Perpustakaan Digital ITB

Dalam industri pengolahan susu, pasteurisasi dengan metode High Temperature Short Time (HTST) merupakan proses kritis yang mensyaratkan pengontrolan temperatur presisi, yaitu sekitar 72°C selama 15 detik untuk menjamin keamanan susu tanpa merusak kandungan gizi. Namun, pengontrolan pada miniplant Armfield PCT23MKII menghadapi tantangan berupa waktu tunda yang signifikan serta sifat nonlinearitas sistem yang kuat. Penggunaan pengontrol Model Predictive Control (MPC) linear tunggal ditemukan tidak efektif karena mengalami kegagalan stabilitas dan memiliki steady-state error (SSE) yang besar saat beroperasi di atas suhu 40°C, sehingga diperlukan pendekatan kontrol yang lebih adaptif untuk mencakup seluruh rentang operasional. Penelitian ini mengusulkan perancangan sistem kembaran digital (digital twin) yang mengintegrasikan Gain-Scheduled Model Predictive Control dengan state estimator berbasis Discrete Kalman Filter (DKF) pada miniplant pasteurisasi Armfield. Strategi Gain-Scheduling diterapkan dengan membagi rentang operasi menjadi dua daerah kerja, yaitu 27°C–40°C dan 40°C–54°C, berdasarkan model First-Order Plus Time Delay (FOPTD) dan Second-Order Plus Time Delay (SOPTD), sehingga karakteristik nonlinear proses dapat direpresentasikan dengan lebih akurat. Kembaran digital dirancang sebagai representasi virtual proses fisik yang terhubung secara real-time melalui jaringan komunikasi industri, sehingga memungkinkan pemantauan, evaluasi performa pengontrol, serta pengendalian jarak jauh melalui antarmuka berbasis web. Sementara itu, Discrete Kalman Filter digunakan untuk mereduksi derau pengukuran dan fluktuasi temperatur akibat variasi laju alir produk, sehingga menghasilkan sinyal umpan balik yang lebih bersih dan meningkatkan stabilitas proses optimasi pada MPC. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi Gain-Scheduled Model Predictive Control dengan dan DKF mampu meningkatkan performa sistem dengan rata-rata perbaikan sebesar 5,52% pada metrik steady-state error (SSE), maximum overshoot, dan root mean square error (RMSE), serta berhasil mempertahankan kemampuan penjejakan setpoint dan penolakan gangguan secara andal pada operasi waktu nyata. Validasi kembaran digital juga menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik terhadap plant aktual dengan nilai RMSE sebesar 4,73°C sepanjang durasi pengujian.