Perpustakaan Digital ITB

Di masa sekarang ini dunia sedang memasuki masa konflik yang berkepanjangan, dengan banyaknya peperangan di berbagai wilayah. Menjaga kedaulatan negara menjadi prioritas utama bagi setiap bangsa, yang membutuhkan dukungan dari instansi baik milik negara ataupun swasta. Kemandirian industri pertahanan merupakan hal yang sangat penting dalam mewujudkan pertahanan negara yang daulat dan mandiri. Oleh sebab itu penguasaan teknologi bahan pendorong peluru atau roket yang dikenal sebagai propelan harus ditingkatkan, guna mengurangi ketergantungan pada impor dan memastikan pasokan yang aman, terutama dalam situasi krisis saat ini. Pada penelitian ini akan dibahas sistem kendali salah satu proses kimia untuk pembuatan Double Base Propellant (DBP) dengan bahan baku yang tersedia secara melimpah di negara ini, dan kebutuhan yang terus meningkat setiap tahunnya. Proses kimia merupakan serangkaian reaksi kimia, yang mengubah bahan mentah menjadi produk bernilai tinggi, reaktor kimia adalah tempat berlangsungnya proses-proses tersebut. Proses kimia yang digunakan untuk pembuatan propelan melibatkan beberapa tahapan yang kompleks. Salah satunya adalah proses granulasi, yaitu proses mengubah partikel kecil dan halus menjadi gumpalan besar yang dikenal sebagai granule, sehingga lebih mudah dikompres dan memenuhi standar ukuran butiran propelan. Proses manufaktur atau produksi propelan menjadi kunci utama untuk menghasilkan propelan yang berkualitas. Reaktor kimia yang digunakan tergolong sebagai reaktor batch. Yaitu kondisi proses dengan seluruh bahan pereaksi dimasukan ke dalam reaktor pada awal proses dan tidak ada aliran masuk atau keluar bahan selama proses berlangsung. Pengendali yang digunakan pada penelitian ini dikembangkan berbasis LabVIEW, dengan tujuan untuk merancang dan implementasi algoritma genetika berbasis model data-driven dengan kendali kaskade untuk optimasi suhu pada reaktor batch granulasi. Fokus penelitian adalah pengendalian suhu dengan akurat yang dapat mempengaruhi kualitas granulasi, ukuran butiran serta efisiensi proses produksi, untuk mencapai tujuan tersebut maka digunakan pengendali suhu Proportional, Integral, Derivative (PID) yang dioptimalkan dengan algoritma genetika. Implementasi pada Human-Machine Interface (HMI) yang diintegrasikan dengan pengendali skala industri seperti variable speed drive model ATV320 dan ii pengendali suhu model TK4S. Kedua pengendali sudah mendukung komunikasi data yaitu Modbus. Metodologi penelitian mencakup beberapa tahapan utama. Pertama, perancangan sistem kendali, instalasi peralatan, pemrograman HMI, mengintegrasikan pengendali dengan HMI. Langkah berikutnya adalah identifikasi sistem berbasis pendekatan black box. Selanjutnya adalah perancangan kendali kaskade serta optimasi parameter PID menggunakan algoritma genetika. Pengujian dilakukan pada reaktor batch granulasi yang menggunakan air sebagai media uji, menggantikan bahan kimia asli demi alasan keselamatan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengendali PID yang dioptimalkan dengan algoritma genetika berbasis data menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode kendali konvensional, ditandai dengan penurunan overshoot sebesar 86%. Sistem kendali ini mampu mencapai akurasi tinggi sebesar 1,05 derajat Celsius dalam penjejakan set point. Selain itu, penggunaan algoritma genetika memungkinkan sistem untuk menyesuaikan parameter kendali. Perbandingan performa kendali kaskade dengan set point dinamis pada kendali on-off mempercepat waktu proses sebesar 2010 detik atau 37% dibandingkan kendali on-off. Selain itu, integrasi dengan HMI berbasis LabVIEW memberikan keunggulan dalam hal kemudahan penggunaan dan aksesibilitas, karena operator dapat mengatur dan memantau sistem secara interaktif. HMI ini juga dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung fungsi-fungsi tambahan, seperti pencatatan data historis dan analisis performa sistem secara otomatis.