1. UKM Learning and Research Repository
2. PHD Thesis / Tesis PHD
3. Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina

Title:	Penentuan rantau kegagalan pengatur voltan linear melalui penderiaan maya
Authors:	Mohd Hairi Mohd Zaman (P78156)
Supervisor:	Mohd Marzuki Mustafa, Prof. Ir. Dato' Dr.
Keywords:	Voltage regulators Capacitors Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations Dissertations, Academic -- Malaysia
Issue Date:	4-Feb-2019
Description:	Dalam kebanyakan kes, gangguan terhadap kestabilan pengatur voltan linear (PVL) yang disebabkan oleh perubahan mendadak sama ada arus beban atau voltan masukan boleh dipampas menggunakan satu kapasitor keluaran. Kapasitor tersebut mempunyai satu elemen rintangan parasitik dalaman, yang dikenali sebagai rintangan sesiri setara (ESR). Walau bagaimanapun, nilai ESR ini berubah atas faktor penuaan dan perubahan suhu, yang mewujudkan satu rantau kegagalan PVL untuk satu julat ESR dan arus keluaran. Rantau kegagalan ini perlu ditentukan semasa fasa reka bentuk dan setiap lot pengeluaran PVL. Namun, prestasi setiap PVL yang dihasilkan adalah berbeza disebabkan oleh faktor variasi proses pengeluaran menyebabkan kesukaran untuk menentukan model PVL yang sebenar walaupun reka bentuk asal PVL diketahui. Oleh yang demikian, penentuan rantau kegagalan (PRK) yang melibatkan pemerolehan dan analisis data secara manual yang memakan masa dan memerlukan kepakaran tinggi lazimnya diperlukan untuk memperoleh satu rantau kegagalan yang tepat. Oleh itu, objektif utama kajian ini adalah untuk membangunkan satu kaedah PRK PVL, dari sudut ESR, yang cekap dan berkesan melalui konsep penderiaan maya menggunakan dua pendekatan, iaitu sama ada pendekatan berpandukan data (PBD), atau pendekatan berasaskan model (PBM). Seterusnya, daripada dua pendekatan tersebut, tiga skema kaedah PRK dicadangkan iaitu kaedah interpolasi data (PBD-KID), kaedah berasaskan model masukan-keluaran (PBM-KMMK), dan kaedah berasaskan model analisis litar (PBM-KMAL). Skema PBD-KID menggunakan dua jenis rangkaian neural (NN), iaitu perseptron berbilang lapisan (MLPNN), dan fungsi asas jejari (RBFNN), untuk menganggarkan lajak bawah voltan keluaran PVL berdasarkan sebilangan data yang diperoleh secara manual. Skema PBM-KMMK pula dibangunkan untuk melaksanakan permodelan kotak hitam terhadap litar PVL untuk sebilangan titik pengoperasian PVL melalui kaedah pengenalpastian sistem. Di samping itu, skema PBM-KMAL dibangunkan untuk memperoleh model litar PVL melalui analisis litar, sebelum menganggarkan parameter fizikal yang tidak dapat diukur melalui gabungan kaedah regresi linear dan persamaan serentak. Akhirnya, rantau kegagalan yang ditentukan daripada ketiga-tiga skema dibandingkan dengan tanda aras rantau kegagalan yang dibangunkan menggunakan kaedah PRK secara manual. Dapatan daripada kajian ini menunjukkan skema PBM-KMAL merupakan kaedah PRK paling berkesan dan cekap yang berupaya menghasilkan satu rantau kegagalan dengan M AE dan ralat penganggaran terkecil iaitu masing-masing 1.16 × 10x6 dan 0.0044%. Selain itu, metrik prestasi yang lain iaitu MSE, RMSE dan pekali regresi, R 2 juga menunjukkan keputusan yang baik. Pada masa yang sama, tempoh penentuan pula dapat dikurangkan sehingga lebih daripada 50% berbanding dengan kaedah PRK secara manual. Kesimpulannya, PRK PVL, dari sudut ESR, menggunakan konsep penderiaan maya berupaya untuk menentukan rantau kegagalan PVL dengan cekap dan berkesan.,Ph.D.
Pages:	160
Call Number:	TK2851.M834 2019 3 tesis
Publisher:	UKM, Bangi
Appears in Collections:	Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.