MODIFIKASI KONTROL OIL FEEDING SYSTEM BERBASIS PLC DAN VISUAL BASIC DENGAN ANALISIS NEURAL NETWORK

PRATAMA, DANANG WIDYA (2021) MODIFIKASI KONTROL OIL FEEDING SYSTEM BERBASIS PLC DAN VISUAL BASIC DENGAN ANALISIS NEURAL NETWORK. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Preview	Text (HAL COVER) 01 Cover.pdf Download (292kB) | Preview
	Text (BAB I) 02 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (144kB)
	Text (BAB II) 03 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (307kB)
	Text (BAB III) 04 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (299kB)
	Text (BAB IV) 05 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (523kB)
	Text (BAB V) 06 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (142kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 08 Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (130kB)
	Text (LAMPIRAN) 09 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (310kB)

Abstract

The more rapid development of technology that has helped humans in doing their work so that it is more efficient than before and updates in each machine are the application of science and industrial research that is continuously being carried out in order to get quality and efficient products in the production process. Oil feeding system is an oil distribution system that will be used in the lubrication of an engine, by flowing it directly to the part of the machine that you want to lubricate through a pipe, and as a raw material for the production process, by first storing oil in a storage tank, then weighing it in an oil scale before use. in the production process. The current control still uses conventional models, the operating system is still manual and there is no identity and damage information on the system, making it difficult for engineers to perform troubleshooting. To be able to overcome this problem, it is necessary to make modifications to the conventional oil feeding system controls and to replace new controls that are easier to repair. This system uses a PLC (Programmable Logic Controller) and Visual Basic to display process information or a Graphic User Interface (GUI). The test results of the system design that have been carried out by the PLC program and visual basic software can be connected smoothly. Then the error testing uses the neural network method for the prediction process of the oil feeding system using the backpropagation algorithm and the activation function that uses the binary sigmoid function (logsig) with the 17-10-1 architecture which has very good performance getting the MSE value below the error value of 0.001 maximum. epoch 961 and hidden layer 10 with an MSE value of 0.00099915. Keywords : Oil feeding system, PLC Mitsubishi, Visual Basic, Neural Network Semakin pesatnya perkembangan teknologi yang telah banyak membantu manusia dalam melakukan pekerjaannya sehingga lebih efisien dari sebelumnya serta pembaruan disetiap mesin merupakan penerapan dari ilmu pengetahuan dan penelitian industri yang terus dilakukan demi mendapatkan hasil produk yang berkualitas dan efisien dalam proses produksi. Oil feeding system adalah sistem distribusi oli yang akan digunakan dalam pelumasan mesin, dengan cara dialirkan langsung kebagian mesin yang ingin dilumasi melalui pipa, dan sebagai bahan baku proses produksi, dengan cara menampung oli terlebih dahulu dalam tangki penampungan, lalu menimbangnya dalam oil scale sebelum digunakan dalam proses produksi. Kontrol yang sekarang masih menggunakan model konvensional, sistem pengoperasian yang masih manual dan tidak adanya identitas serta informasi kerusakan pada sistem tersebut sehingga menyulitkan bagi pihak engineer dalam melakukan troubleshooting. Untuk dapat mengatasi permasalahan tersebut diperlukan untuk melakukan modifikasi pada kontrol oil feeding system yang masih konvensional dan penggantian alat kontrol baru yang lebih mudah dalam perbaikannya. Sistem ini menggunakan PLC (Programmable Logic Controller) dan Visual Basic untuk menampilkan informasi prosesnya atau Graphic User Interface (GUI). Hasil pengujian rancangan sistem yang telah dilakukan program PLC dan software visual basic bisa terhubung dengan lancar. Kemudian pengujian error menggunakan metode neural network untuk proses prediksi oil feeding system menggunakan algoritma backpropagation dan fungsi aktivasi yang di gunakan fungsi sigmoid biner (logsig) dengan arsitektur 17-10-1 mempunyai kinerja sangat bagus mendapatkan nilai MSE berada di bawah nilai error yaitu 0.001 maksimal epoch 961 dan hidden layer 10 dengan nilai MSE 0,00099915. Kata Kunci : Oil feeding system, PLC Mitsubishi, Visual Basic, Neural Network.

Actions (login required)

View Item