Tuning PID untuk Pengendalian pH Larutan pada Proses Titrasi Otomatis

Info proyek

• Bidang studiKimia dan Material
• JenjangTesis (S2)
• Jenis metodeSistem Kendali
• Perkiraan pengerjaan± 5 hari kerja
• Perangkatpidtune, pid, feedback, step, stepinfo (Control System Toolbox)
• HargaRp 400.000 - Rp 2.500.000

Tujuan analisis

Menala parameter PID agar pH larutan mengikuti acuan melalui laju dosis basa dan tetap tahan terhadap perubahan kapasitas penyangga.

Variabel

Contoh hasil

• 1.448Kp
• 0.713Ki
• 0.597Kd
• 5.353Overshoot (%)
• 7.629Settling time (s)
• 1.409IAE

Pengendali PID hasil tuning (Kp=1.45, Ki=0.71, Kd=0.60) membuat Solution pH mengikuti acuan dengan overshoot 5.4% dan waktu tunak 7.6 s; IAE 1.41 lebih kecil daripada pengendali P saja.

Dihitung dari data sintetis sebagai ilustrasi, bukan dari penelitian nyata.

Tentang Tuning Pengendali PID

Pengendali PID memakai aksi proporsional, integral, dan derivatif untuk memperkecil galat sistem. Dipakai untuk mengendalikan suhu, kecepatan motor, level, dan proses lain yang modelnya dapat didekati dengan fungsi alih.

Langkah pengerjaan

1. 1Bentuk model plant (fungsi alih atau hasil identifikasi)
2. 2Tentukan kriteria kinerja (overshoot, waktu penetapan)
3. 3Setel PID dengan pidtune atau metode Ziegler-Nichols
4. 4Bentuk sistem lingkar tertutup dengan feedback
5. 5Simulasikan respons step dan gangguan
6. 6Bandingkan kinerja P, PI, dan PID dengan stepinfo

Asumsi yang perlu diperiksa

• Model plant cukup mewakili sistem nyata
• Aktuator tidak jenuh pada rentang operasi (atau dimodelkan)
• Sistem lingkar tertutup stabil dengan margin yang memadai

Membaca dan melaporkan hasil

Laporkan nilai Kp, Ki, Kd, serta rise time, overshoot, settling time, dan galat keadaan tunak. Sertakan margin stabilitas dan diskusi tentang saturasi aktuator.

Contoh kode MATLAB

Skrip awal singkat dengan nama variabel proyek ini. Versi yang diserahkan disesuaikan dengan data Anda dan diberi komentar lengkap.

s = tf('s');
solution_ph = 1 / ((s + 1) * (0.5*s + 1) * (0.2*s + 1));      % plant
base_dosing_rate = 0:0.01:15;                                      % time vector

Cp   = pidtune(solution_ph, 'P');
Cpi  = pidtune(solution_ph, 'PI');
Cpid = pidtune(solution_ph, 'PID');
ctrls = {Cp, Cpi, Cpid};
names = {'P', 'PI', 'PID'};

figure; hold on;
for k = 1:3
    T = feedback(ctrls{k} * solution_ph, 1);
    [yt, t] = step(T, base_dosing_rate);
    info = stepinfo(T);
    ess = abs(1 - dcgain(T));
    fprintf('%-4s Tr=%.2f Ts=%.2f OS=%.1f %% Ess=%.3f\n', names{k}, ...
        info.RiseTime, info.SettlingTime, info.Overshoot, ess);
    plot(t, yt, 'DisplayName', names{k});
end
hold off; grid on; legend show;
xlabel('Time (s)'); ylabel('Output');
fprintf('PID gains: Kp=%.3f Ki=%.3f Kd=%.3f\n', Cpid.Kp, Cpid.Ki, Cpid.Kd);

Paket dan harga

Pilih seberapa banyak bantuan yang Anda perlukan. Setiap paket yang lebih tinggi sudah mencakup semua item paket di bawahnya. Harga belum termasuk PPN 11%.

• Pembayaran: DP 50% sebelum pekerjaan dimulai, pelunasan setelah hasil diserahkan
• Pajak: Harga belum termasuk PPN 11%
• Data dan integritas akademik: Hasil dihitung dari data penelitian Anda sendiri; Anda yang menulis dan mempertanggungjawabkan naskah, kami membantu analisis dan pemahaman
• Revisi: Maksimal 2 kali revisi termasuk dalam harga (Paket 3: 3 kali)

Pertanyaan umum