2.1.2 Komponen Integral
Komponen integral berfungsi untuk menghilangkan offset untuk kondisi beban atau gangguan yang berubah. Aksi integral lazim juga disebut automatic reset (automatic bias setting). Seperti telah dibahas sebelumnya bahwa pengontrol P akan memberikan aksi kontrolnya apabila ada masukan sinyal kesalahan. Aksi integral akan menyebabkan akan menyebabkan pengontrol untuk mengeluarkan sinyal kontrol yang sebanding dengan besarnya error. Pengontrol akan terus mengeluarkan sinyal, walaupun error telah mencapai nol. Komponen intergral dinyatakan dengan suku yang mengandung integral error terhadap waktu dan mengandung komponen Ti (integral time). Ti menunjukkan lamanya waktu yang diperlukan agar output (u(t)) sama dengan input (e(t)).
2.1.3 Komponen Derivatif
Pada dasarnya, pengontrol PI saja tidaklah cukup untuk menghasilkan respons pengontrol yang lebih cepat. Oleh karena itu, masih diperlukan skema pengontrolan yang dapat memberikan respons pengontrol yang lebih cepat. Pengontrol PI lebih lambat karena komponen I harus menunggu dalam selang waktu tertentu agar dapat mengeluarkan output. Penggunaan komponen D, yang dinyatakan dengan besaran Td (derivative time) berbanding lurus dengan besarnya output pengontrol. Komponen D tidak dapat berdiri sendiri, karena komponen D memerlukan input agar dapat mengeluarkan output. Untuk itu komponen D biasanya dikombinasikan dengan P dan PI. Akan tetapi, komponen D, tidak dapat dipakai untuk Process Variable yang beriak (mengandung banyak noise). Sehingga didalam aplikasinya, pengontrol PD atau PID tidak sebanyak pengontrol P atau PI[11].
2.1.4 Penalaan
Didalam operasinya, parameter-parameter pengontrol PID harus terlebih dulu diatur untuk mendapatkan respons pengontrol sesuai dengan yang diinginkan. Proses pemilihan parameter-parameter pengontrol PID (Kp, Ti dan Td) dikenal dengan istilah penalaan atau tuning.
Kegiatan menala dilakukan berulangkali, apabila terjadi perubahan beban yang mengakibatkan perubahan gain dari lup pengontrolan. Sehingga operator tidak dapat begitu saja mengasumsikan bahwa sekali ditala maka performansi pengontrol akan baik untuk setiap kondisi operasi. Oleh karena itu, teknik penalaan yang baik sangatlah penting. Ada beberapa aturan penalaan yang biasa digunakan antara lain penalaan berdasarkan aturan-aturan Ziegler-Nichols[8], penalaan gain-scheduling dan Auto-tuning[2], dan Penalaan PI menggunakan expert system[11]. Dalam tugas akhir ini, akan digunakan Neuro-Fuzzy dengan arsitektur ANFIS untuk menala parameter-parameter Pengontrol PI (Kp dan Ti).