BAB III PEMBAHASAN TENTANG WEIGHT FEEDER A. Pengertian
Weight Feeder adalah suatu timbangan elektris-mekanis berbentuk conveyor yang secara langsung melakukan pengontrolan berat material penyusun yang akan diumpankan ke proses produksi yang terdiri dari gate valve untuk mengatur buka tutup aliran material dan sebuah impeller motor untuk memacu aliran material.
B. Fungsi Utama Feeder
Fungsi Weight Feeder bertugas untuk mengatur aliran bahan baku yang akan dicampur menjadi
penyusun semen seperti:batu kapur/ limzestone, pasir silica, pasir besi, dan tanah
liat/ clay clay,
dan sebelum bahan bahan itu diumpankan
ke kiln dan preheater untuk proses
pemanasan lanjut.Sedangkan pada bagian finish mill, weight feeder bertugas mencampur material setengah jadi ( clinker ), ), tras, gypsum, sebelum material tersebut digiling di finish mill (tube mill).
C. Jenis - Jenis Feeder
-
Apron feeder, umumnya digunakan untuk memasok batu belah (rock) ke primary crusher,dan merupakan heavy duty construction untuk menahan beban kejut pada batuan yg ditumpahkan . Lebar feeder umumnya berkisar antara 76 s/d 244 cm, dan panjang 2 s/d 3 kali lebarnya. Digerakkan dengan motor bertenaga 5 s/d 20 horsepower
-
Mechanical atau reciprocating plate feeder umumnya digunakan untuk material yang lebih halus (gravel pit). Reciprocating plate degerakkan oleh poros “eccentric” dengan tenaga motor sekitar 3 s/d 20 horsepower
Ukuran atau dimensi feeder dan kecepatannya sebaiknya mempunyai kapasitas 25 s/d 35 % lebih besar dari kapasitas crusher
D. Berbagai macam Tipe Feeder
1. Twin & Singe Screw feeder
2. Loss in weigth Belt Feeder
3. Vibratory Feeder
5. Bulk Solid Pump Feeder
4. Liquid Feeder
6. Compact Feeder
7. Quick Change Feeder
8. Pharmaceutical Feeder
Gambar – gambar diatas merupakan Feeder berkapasitas kecil dengan kemampuan 2 - 5,000 dm3/hr atau 0.07 - 180 ft3/hr
E. Permodelan Sistem Weight Feeder
Permodelan system memudahkan kita dalam memahami system kerja Weigth Feeder dalam bentuk matematis, dimana disusunnya hubungan fisik dari system sesungguhnya dengan menggunakan hukum-hukum ilmu alam (Fisika dan Kimia)
,Pendekatan matematis yang
digunakan untuk membuat model system weight feeder adalah pendekatan fungsi alih 1. Pendekatan Fungsi alih Fungsi alih system didefinisikan sebagai perbandingan transformasi laplace keluaran terhadap transformasi laplace masukann,dengan semua syarat awal nol.Fungsi alih system juga merupakan model matematika yang menghubungkan variable masukan dengan variable keluaran, namuan ia sendiri tidak memberikan informasi mengenai struktur fisik system tersebut.
Konsep fungsi alih terbatas pada system linier.parameter system tidak berubah terhadap waktu (time in Variant), sistem dengan satu masukan dan satu keluaran (single input-single output) 2. Fungsi alih Loop Terbuka
Gambar E2,a Sistem Weight Feedder Conveyor
Gambar E2,b Blok Diagram Model Loop Terbuka Weight Feeder Sistem mekanik dan perangkat keras dari weight feeder dapat dilihat pada gambar E2,a. system ini menggunakan sebuah motor dc untuk menggerakkan conveyor.sensor berat yang digunakan yaitu Load Cell.Sensor kecepatan menggunakan encoder yang keluarannya berupa pulsa dengan frekuensi sebanding dengan kecepatan putar.Blok diagram dapat dilihat pada gambar E2,b 3. Model Matematika Sensor Kecepatan Sensor kecepatan pada weight Feeder
berupa piranti elektronik yang menghasilkan
frekuensi pulsa keluaran sebanding dengan besar kecepatan sudut poros motor.Secara umum model matematika sensor kecepatan dapat didekati denga model system orde satu sebagai berikut
(1)
tetapi karena respon dinamik sensor jauh lebih cepat dibandingkan dengan respon proses,maka konstanta waktu (time Constant) dan deat time pada sensor dapat diabaikan .Sehingga fungsi alih sensor dapat didekati dengan penguatan (gain) saja Besarnya gain sensor kecepatan
(S)=1
4. Model Matematika sensor berat (Load Cell) Sensor berat diletakkan tepat ditengah tengah belt conveyor.Model matematis sensor berat dapat didekati dengan system orde satu .seperti halnya sesnro kecapatan ,karena respon dinamik sensor jauh lebih cepat dibandingkan dengan respon proses ,sehingga konstanta waktu dan death time dapat diabaikan ,sehingga fungsi alih sensor dapat didekati dengan penguat (gain saja): Gain =
Gain =
= 0,331 mV/Kg
Diperoleh besarnya gain sensor berat Ks(S)= 0,331 mV/Kg
5. Model Matematika Motor DC Berpenguat Terpisah
Gambar E5,a Rangkaian Motor DC Berpenguat terpisah
Besaran-besaran Fisik Motors Ra = Tahanan jangar (Ω) k = Konstatnta EMF balik La = Induktansi kumparan jangkar (H) Ia = Arus kumparan jangkar (A) Td = Torsi gangguan (N.m) f = Koefisien gesek Viskos (Nm/radd/sec)
If = Arus medan (A) J = Momen Inersia Ekivalen(Kg-m2) Er= Tegangan refrensi Masukan (volt) Tm = Torsi motor(N.m) Kt = Konstanta torsi Kf = Konstanta tachometer (volt/rad/sec)
Penurunan Model matematika motor dc tachometer dc memberikan tegangan keluaran e 1 sebanding dengan kecepatan poros motor ω. Tegangan ini dikurangkan dengan tegangan refrensi input ei menghasilkan signal error (e). Sinyal ini sesudah dikuatkan digunakan untuk mengendalikan arus jangkar ia dari motor dc. Tachometer
dc
merupakan
generator
dc
konvensional
dengan
eksitasi
magnet
permanent.tegangan keluarann Loop terbuka diberikan oleh persamaan : e1 = K1 Фω
(2)
Ф dibuat konstan (eksitasi magnet permanent),sehingga tegangan keluarn berbanding langsung dengan kecepatan sudut ω.Persamaan diatas dapat ditulis kembali e1=Kt ω
(3)
dimana k 1(volt/rad/sec) disebut konstanta tachometer.Tegangan pada terminal jangkar motor diberikan oleh persamaan ea = k a e = Ka (er-e1)
(4)
pada loop jangkar berlaku Hukum Kirchoff tegangan: La
+ RaIa + Kbω = ea
(5)
dimana Kb merupakan konstanta emf balik dari motor .Medan konstan ,fluks konstan dan torsi mempunya arah sesuai dengan kumparan magnet sehingga Tm = KrIa
(6)
Kr = konstanta motor torsi Arus jangkar magnet menghasilkan torsi yang bekerja terhadap inersia dan gesekan ,
ω +f = TM =KT ia
sesuai persamaan: T D + j
(7)
diasumsikan semua syarat awal adalah nol .kemudia diambil transformasi laplace dari semua persamaan diatas : Et(s) = Kt ω(s) Ea(s) = KA [Er(s) - Et(S)] LasIa + RaIa(s) + Kbω(s) + Ea(s) Kt Ia(s) = Tm(s) [Js+F] ω(s) + TD(s) Tm(s) - Td(s) = [Js+f] ω(s)
(8)
Gambar E5,b Aliran Signal Pada Motor Dc Penguat Terpisah Berdasarkan penurunan rumus diatas dengan mengasumsikan torsi gangguan sama dengan nol, diperoleh : hanya ada satu lintasan maju : P1 =
(9)
ada dua Loop umpan balik : P11 =
P21 =
(10)
Tidak ada perkalian kombinasi dua,tiga,buah loop yang saling menyentuh.
dengan menggunakan rumus penguatan masson (masson gain formula)
) ∆=1-( T(s) =
=1+
Dengan melalui substitusi persamaan diatas maka diperoleh rumus fungsi alih motor dc (tanpa pengabaian indukstansi jangkar) T(s)
=
= = =
Motor
dc
yang
digunakan
adalah
motor
(11) dc
berpenguatan
terpisah
jangkar.Besarnya kecepatan diatur dengan merubah-ubah tegangan jangkar table 2 data fisik motor dc no
besaran fisik
harga
satu
01
Daya
1,5
hp
02
tahanan jangkar
5
ohm
03
induktansi jangkar
3
mh
04
konstanta torsi
6*10ˉ³
Nm/A
05
konstanta emf balik
0,555
V/s.rad
06
momen inersia
5*10ˉ³
Kg-m²
dengan
kontrol
07
koefisien gesek
-
-
pada akhirnya didapatkan rumus fungsi alih pada motor dc sbb : Tm(s)=
6. Model matematika DC drives Dc drives menggunakan SCR (Silicon Controlled Rectifer) yang berfungsi sebagai actuator kendali dan mengkonversi sinyal ac dari sumber menjadi sinyal dc untuk catudaya jangkar motor dc. Besarnya gain dc drives dapat dihitung sebagai berikut : Kscr =
= 0.82
τscr = 4ms Model matematika dc drives dapat didekati dengan system orde satu tetapi karena respon dinamik dc drives adalah jauh lebih cepat dibandingkan dengan respon proses ,maka konstanta waktu dan death time pad dc drives dapat diabaikian .Sehingga fungsi alih dc drives dapat didekati dengan penguatan (gain) saja 7. Model matematika roda gigi Hubungan Roda Gigi Yang Bersinggungan Dalam selang waktu yang sama ,panjang lintasan yang ditempuh kedua roda juga sama tetapi arah putarannya berlawanan v1= v2 ω1R1=ω2R2
(13)
kecepatan putar roda gigi berbanding terbalik dengan banyaknya gigi roda yang besar selalu memiliki gigi yang banyak ,sehingga kecepatan putarannya lebih rendah
=
Gambar E7,a Hubungan Roda Roda Bersinggungan Hubungan Roda Roda Yang Dihubungkan Dengan Sabuk (Rantai) untuk roda roda yang dihubungkan sabuk laju liniernya sama v1= v2 ωR1=ωR2
(14)
Gambar E7,b Hubungan Roda Roda Sabuk (Rantai) pada dasarnya reducer dan sprolet merupakan system transmini daya yang terdiri dari roda gigi dengan susunan tertentu yang berfungsi mentransfer putaran dari poros motor dc menuju belt conveyor no
Besaran fisik
Harga
1
rasio reducer
1/59
2
rasio sprolet
1/23
3
Chain
1/70
Gambar E7,c System Transmisi Daya Pada Weight Feeder Sehingga pada akhirnya diperoleh besarnya gain untuk system transmisi sebagai berikut KT(s) =
20 = 0,111
8. Hubungan Matematika Antara Berat Total Material Yang Keluar Dari Conveyor Dengan Keccepatan Dengan asumsi perubahan laju linier belt conveyor sebanding dengan perubahan berat material yang jatuh terhhadap perubahan waktu secara matematis pernyataan diatas dapat didekati dengan model persamaan diferensial sebagai berikut :
v(t)= K1
w(t)=K ʃ v(t)dt
= w(s) =
(15)
w = berat material yang diumpankan ke proses v = kecepatan linier belt conveyor Dari persamaan diatas terlihat bahwa bila berat material konstan atau dengan kata lain dw/dt=0 berarti laju belt conveyor sama dengan nol.sebaliknya bila nilai dw/dt ada berarti ada nilai laju belt conveyor(v).
Dari data hubungan antara berat dan kecepatan ,maka dapat dihitung nilai penguatan K berikut :
wv sebagai
= Kwv = 1.138 ,Sehingga hubungan berat dengan keccepatan dapat didekati
dengan persamaan berikut
9. Model matematika system conveyor keseluruhan Setelah dilakukan perhitungan diperoleh fungsi alih loop terbuka plant weight feeder, dengan besaran besaran keluaran adalah berat kumuluatif material yang dikeluarkan, dan variable masukan adalah setting berat yang dipresentasikan dalam bentuk tegangan motor dapat diwakili dengan fungsi alih berikut
T(s) =
Gambar E9,a Rangkaian Simulasi Fungsi Alih Loop Terbuka
gambar E9,a merupakan rangkaian simulasi fungsi alih loop terbuka dari plant weight feeder dalam simulink.Setelah dilakukan permodelan terhadap plant ,maka langkah selanjutnya adalah simulasi system. Sistem diberi input dengan sinyal uji step, kemudian diamati respon, Respon yang dimaksud adalah tanggapan transien dan tanggapan pada kondisi steady state
Gambar E9,b Respon Loop Terbuka Pada Weight Feeder
Gambar E9,b menunjukkan hasil simulasi respon system .dari gambar terlihat bahwa respon loop terbuka plant meningkat bersamaan dengan waktu.Hal tersebut terjadi karena pada plant mempunyai lokasi pole di titik asal ,sehingga plant bersifat integrator ,secar praktik hal tersebut ditandai deengan meningkatnya jumlah berat (material) kumulatif yang keluar dari weigth feeder tiap saat selama motor berputar. F. Kontrol Logika Fuzzy
Proses logika fuzzy terdiri atas tiga bagian utama .Bagian pertama adalah fuzzifikasi yang bertujuan mengubah crisp input menjadi fuzzy input dalam bentuk variable fuzzy.Bagian kedua adalah rules evaluation yang bertujuan mengolah fuzzy input berdasarkan if-then rule untuk menentukan keputusan (fuzzy output) .bagian ketiga
defuzzification yang bertujuan
mengubah fuzzy output yang merupakan hasil rules evaluation menjadi crisp output gambar Ea menunjukkan blok diagram fuzzy inference
Gambar E,a Menunjukkan Blok Diagram Fuzzy Inference 1. Desain Kontrol Logika Fuzzy Untuk Weight Feeder Crisp input dari system kontrol logika fuzzy untuk weight feeder adalah sinyal error antara setting point dengan output sensor berat .nilai sinyal error tersebut di representasikan dengan persamaan berikut : error = SP - PV Crisp output dari system kontrol logika fuzzy yang telah didisain adalah kecepatan tegangan input driver motor .Gambar F1,A dan F1,B menunjukkan desain awal membership function untuk setiap crisp input sinyal error dan crisp output tegangan motor .masing masing membership function memiliki 5 labe; yaitu E0,E1,E2,E3,E4 untuk crisp input sinyal error dan V0,V1,V2,V3,V4 untuk crisp output tegangan motor E0 sampai E4 menunjukkan besar sinyal error dimana sinyal error terbesar dinyatakan oleh label E4 .V0 ssampai V4 menyatakan besar
tegangan motor yang sebanding dengan kecepatan motor .Tegangan terbesar dinyatakan dengan V4
Gambar F1,A .Menyatakan Function Untuk Input Sinyal Error
Gambar F1,B Membership Function Untuk Output Tegangan Motor System kontrol logika fuzzy kontrol yang telah didisain merupakan system satu input dan satu output .Oleh karena itu system ini hanya menggunakan sedikit rule .rule diekstrak dari pengetahuan logika seorang ioperator bila mengoperasikan system ini secara manual .berikut menunjukkan rule yang telah didisain untuk system weight feeder ini IF Error is E0 THEN Tegangan is V0 IF Error is E1 THEN Tegangan is V1 IF Error is E2 THEN Tegangan is V2 IF Error is E3 THEN Tegangan is V3 IF Error is E4 THEN Tegangan is V4
Respon system yang diinginkan adalah respon system dengan jenis critically dumped. Sistem kontrol logika fuzzy dirancang sedemikian rupa sehingga tidak terjadi overshoot pada respon system. oleh karena itu dalam membership function untuk crisp input dan crisp output selalu positif Keterangan : Ex = sinyal kesalahan level ke – x; x=0,1,2,3,4 Vx = Level tegangan motor ke-x; x=0,1,2,3,4 G. Pengujian System
pengujian system dilakukan secara simulasi software dengan menggunakan matlab simulink dan fuzzy logic toolbox .gambar G,a merupakan rangkaian simulasi system kontrol weight feeder dengan enggunakan kontrol logika fuzzy
Gambar G,a Blok Diagram Simulasi System Kontrol Weight Feeder
beberapa metode pengujian system yang dilakukan adalah sebagai berikut : 1.Pengujian system dengan variasi jumlah label/fuzzy set dalam membership function 2.Pengujian system dengan variasi bentuk fuzzy set 3.Pengujian system dengan variasi range semesta pembicaraan dalam membership 4.Pengujian system dengan variasi perubahan setting point
1. Pengujian System Dengan Variasi Jumlah Label/Fuzzy Set Pengujian ini menggunakan 3 variasi jumlah label yaitu 3,5,dan 7 label untuk input dan output membership function dengan bentuk segitiga dan tidak mengubah range semesta pembicaraan gambar G1,a menunjukkan gambar membership function yang digunakan dan hasil pengujian system dapat dilihat pada gambar G1,b
Gambar G1,a Membership Function Dengan 3,5,Dann 7 Label
Gambar G1,b Respon System Dengan Variasi Jumlah Label
Dari hasil simulasi terlihat bahwa membership function dengan 3 label menghasilkan nilai rise time yang lebih kecil dibandingkan dengan membership function dengan 5 dan 7 label,akan tetapi semua system menghasilkan nilai
setting time yang sama, Sehingga
membership function dengan 3 label menghasilkan luasan sinyal error yang lebih kecil dengan respon yang lebih baik. 2. Pengujian System Dengan Variable Bentuk Fuzzy Set Dalam pengujian ini digunakan 3 bentuk membership yaitu Gaussian ,segitiga dan trapezium dengan tidak mengubah jumlah label dan range semesta pembicaraan .Bentuk membership functioin trapezium dan Gaussian yang digunakan dapat dilihat pada gambar G2,a dan hasil pengujian dapat dilihat pada gamabr G2,b
Gambar G2,a Bentuk Membership Function Gaussian Dan Trapezium
Gambar G2,b Respon System Dengan Variasi Bentuk Membership Function
Dari ketiga variasi bentuk membership function yang terbaik adalah bentuk segitiga. Ketiga bentuk menghasilkan rise time sama besar tetapi respon steady state berbedabentuk Gaussian menghasilkan steady state error negative dan bentuk trapezium menghasilkan steady state error positif
3. Pengujian System Dengan Variasi Range Semesta Pembicaran Dalam Membership Function Dari pengujian sebelumn ,selalu diperoleh respon system dengan rise time lebih besar dari 12 detik karena itu pengujian ini menggunakan variasi range semesta pembicaraan pada output membership function untuk memperbaiki rise time dari responsistem.Bentuk membership function yang digunakan dapat dilihat pada gambar G3,a .ada 4 range yang digunakan yaitu -8s/d 16 (x=16 -20s/d 40 (x=40) ,-25s/d 50 (x=50) dan -50 s/d 100 (x=100) hasil pengujian dapat dilihat pada gambar G3,b
Gambar G3,a Membership Function Dengan Variasi Range Semesta Pembicaraan
Gambar G3,b Respon System Variasi Range Semesta Pembicaraan Dari hasil simlasi diperoleh respon system terbaik saat range membership output -25s/d 50 semakin lebar range membership output maka respon system semakin cepat (rise time dan settling time semakin kecil) tetapi untuk range lebih besar dari 50 menghasilkan steady state error > rise time dan settling time terkecil yang dapat dicapai oleh system ini adalah 4 dan 6 detik
4. Pengujian System Dengan Variasi Perubahan Setting Point Pengujian ini bertujuan untuk melihat respon system terhadap variasi perubahan setting point. Setting point awal dalam pengujian ini adalah 1 kemudian diubah menjadi 2, 3, dan kembali 2 .Gambar G4,a menunjukkan respon system dengan variasi perubahan nilai setting point.Dari hasil simulasi terlihat bahwa respon system dapat mengikuti setting point yang makin membesar. Tapi tidak dapat mengikuti perubahan setting point yang mengecil hal ini terjadi karena dalam plant, tidak ada mekanika system untuk mengurangi bert material.Respon system masih dapat mengikuti perubahan setting point tersebut tidak lebih kecil dari 6 detik.
Gambar G4,a Respon Sistem dengan Variasi Perubahan Setting Point
H. Skematik Pengontrolan Weight Feeder
Gambar Ha Skematik
Gambar Hb Sistem Weight Feeder Ind iv PT Semen Padang
Di ruang Central Control Panel Speed motor dikontrol dan di dapat diganti-ganti melalui SCADA yang bisa menampilkan bentuk tampilan dan data-data yang diterima dari lapangan.Nilai dari yang kita ingin kan akan diperoses oleh Program Logic Controller dalam bentuk mengirimkan sejumlah arus listrik yaitu 4 – 20 mA ke Software Schenk. Jumlah dari material yang akan di umpankan diatur dari berapa (mA) yang diberi ke software Schenk. Dalam pembuatan semen membutuhkan material seperti Batu kapur, Batu silika,Pasir besi, Tanah liat, oleh sebab itu diperlukan juga Feeder untuk mengumpankan material tersebut untuk diolah.Untuk mengatur agar material tersebut sesuai dengan yang diharapkan diperlukan juga uji material yang dilakukan secara berkala di Laboratorium agar mengetahui kadar material yang terkandung dalam Raw mix . Setelah diadakannya pemeriksaan ,pihak Labor akan memberi data persentase campuran material dari Raw mix tersebut. Jika persentase dari batu kapur berkurang pihak CCP akan menaikkan nilai Set Point ,begitu juga dengan material yang lainnya.
