Penerapan FLC Pada Pengendalian Kecepatan Motor DC

INTELLIGENT INSTRUMENTATION

Diprentasikan oleh

Endang WijayaFisika Instrumentasi – FMIPA

Universitas Indonesia

PENERAPAN KONTROLER LOGIKA FUZZY PADA PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC


1. PENDAHULUANIndustri manufaktur banyak menggunakan motor listrik untuk berbagai pemakaian, antara lain untuk:

- penggerak mesin bor, cnc- penggerak kereta api listrik- pengerak konveyor- penggerak robot- dsb

Untuk keperluan pemakaian tersebut, motor dc perlu dikendalikan kecepatannya sesuaikebutuhan.

Gambar 1 Motor dc


CNC Machine

Conveyor

Conveyor

Robot

KRL

Drilling Machine

CNC Machine

Motor listrik danbeberapa pemakaiannya

Motor Listrik

Gambar 2 Pemakaian motor listrik


Mengapa motor listrik perludikendalikan kecepatan putarannya ?

- untuk mendapatkan respon waktu dan kecepatan putaran sesuai kebutuhan- agar putarannya tetap konstan baik tanpa beban maupun saat berbeban

(RPM)

t(s)

SP

Settling-time Steady-state

Uncontrolled

Controlled

Gambar 3 Respon waktu motor dc yang dikendalikan


2. MOTOR DC (BRUSHES)

Gambar 4 Konsep dasar motor dc dan bagian-bagiannya


Motor dc adalah komponen yang dapat mengkonversi energi listrik menjadi energi mekanik dalam bentuk putaran dan torsi. Hubungan antara kecepatan putaran terhadap tegangan armatur memiliki korelasi sebagai berikut [1]:

* moment of inertia of the rotor (J) dalam m2/s2

* damping ratio of the mechanical system (b) dalam Nms* electromotive force constant (K=Ke=Kt) dalam Nm/Amp* electric resistance (R) dalam ohm * electric inductance (L) dalam H* input (V): Source/armature Voltage dalam volt* output (θ): speed of shaft dalam rad/sec

Gambar 5 Equivalent circuit motor dc

)1...(.))(( 2

.V

KRLsbJsK

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡+++

=θ

Persamaan θ=f(V):


voltradSS

KRLsbJsK

V

sec//10.8614,010.54,2

10.0862,3

))((

862

9

2

.

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡++

=

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡+++

=θ

sec/110.8614,010.54,2

10.0862,3

)())((

)(

862

9

2

.

radSSS

sVKRLsbJs

Ks

×⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡++

=

×⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡+++

=θ

( )

sec/))107.13,0sinh(10.27,0)10.13,0cosh(10.27,0(10.13,083,35)(

8

7810.127,05. 7

radttet t

+

−= −−θTime (ms)

40

30

20

10

00 50 100 150 200 250 300 350 400

Ang

ular

Spe

ed [r

ad/s

]

35.8 rad/s

1V

0V

Armature Voltage

* moment of inertia of the rotor (J) = 3,2284.10-6 kg.m2/s2 * damping ratio of the mechanical system (b) = 3,5077.10-6 Nms * electromotive force constant (K=Ke=Kt) = 0,0274 Nm/Amp * electric resistance (R) = 4 ohm * electric inductance (L) = 2,75. 10-6 H * input (V): Source/armature Voltage = 1 V * output (θ): speed of shaft dalam rad/sec

Karakteristik motor dc:

Gambar 6 Respon waktu motor dc


168150

2 ++ SS

V(S) (S)

DC Motor

(volt) (rpm)

Contoh: Simulasi respon waktu motor dc

VrpmSSV

/;168

1502 ++

=ω

Fungsi transfer:

Settling-time, Ts = 25 ms

Slope = 150 (rpm/volt); Vm=0 – 20 volt


Konsep dasar sistem kontrol kecepatan motor dc menggunakan kontroler PID diperlihatkan pada gambar 7, dengan input dan output kontroler E(s) dan U(s). Hubungan kedua parameter diperlihatkan pada persamaan Laplace (2) dan (3) [2].

3. PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKANPID CONTROLLER

)2).....((11)( sESTST

KsU di

C ×⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛++=

)3)....(()()( sVpvsVspsE −=

Vsp(s) : input sistemVp(s) : output sistemU(s) : output kontroler PIDE(s) : input kontroler PIDKc : proportional gainTi : integral-time (detik)Td : derivative-time (detik)


Gambar 7 Konfigurasi sistem kontrol kecepatan motor dc menggunakanPID controller


Konsep pengendalian didasarkan pada persamaan (1), dimana kecepatan motor dc dapat diatur melalui tegangan armaturnya. Pada sistem kontrol lup tertutup PID, semakin besar proportional gain (Kc) akan memperkecil rise-time (ts), tetapi tidak dapat mengeliminasi steady-state error (Ess) dan mengakibatkan overshoot. Semakin besar Integral time (Ti) akan memperkecil Ess, akan tetapi respon transien menjadi lambat (settling-time, ts membesar). Sedangkan derivative time-constant (Td) untuk memperkecil overshoot dan memperbaiki respon transien. Langkah untuk mendesain kontroler PID agar respon yang dihasilkan sesuai yang diharapkan sebagai berikut:

mengamati respon lup terbuka dari elemen yang akan dikontrolmenambahkan kontrol proporsional untuk memperbaiki rise-timemenambahkan kontrol derivatif untuk menekan overshootmenambahkan kontrol integral untuk memperkecil steady state error

Contoh: Simulasi sistem kontrol kecepatan motor dc menggunakan PID controller


4. PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKANFUZZY LOGIC CONTROLLER (FLC)

Kontroler Fuzzy

Logika fuzzy adalah metode pengambilan keputusan berdasarkan aturan yang digunakan untuk sistem ekspert yang menirukan pola fikir manusia. Teori logika fuzzy yang dikembangkan oleh Lotfi Zadeh pada tahun 1960 berbeda dengan teori logika tradisional Boolean (μ= 0 dan 1), dimana nilai logika fuzzy adalah nilai parsial keanggotaan dari himpunan semesta, μ = 0 ....1.

Kontroler fuzzy terdiri dari tiga langkah proses, yaitu Fuzzification, Fuzzy Inferrence (IF-THEN Rules) dan Defuzzification, seperti diperlihatkan pada gambar 8. Aturan linguistik diintegrasikan ke dalam kontroler sebagai strategi pengendalian. Pada gambar tersebut, fungsi-fungsi dari tiap proses sebagai berikut:


Fuzzification, mengkonversi input kontroler menjadi informasi agar dengan mudah dapat digunakan oleh mekanisme inferensi fuzzy untuk mengaktivasi dan menerapkan aturan (IF THEN rules).

Rule Base (IF-THEN rules), berisi kuantifikasi logika fuzzy dari deskripsi linguistik ekspert sebagai strategi pengendalian.

Fuzzy Inferrence (Inferrence Engine), melakukan emulasi pengambilan keputusan dengan menginterpretasikan dan menerapkan pengetahuan tentang bagaimana mendapatkan pengendalian proses (plant) terbaik.

Defuzzification, mengkonversi hasil mekanisme fuzzy inferrence menjadi input aktual untuk mengendalikan proses (plant). Beberapa metode defuzifikasi diperlihatkan pada tabel 1.


Gambar 8 Struktur internal kontroler Fuzzy [3]


Tabel 1Metode Defuzifikasi


Gambar 9 Konfigurasi sistem kontrol kecepatan motor dc menggunakan FLC


Kontroler fuzzy dirancang menggunakan konsep Mac Vicar Whelan. Identifikasi input dan output diperlihatkan pada tabel 2. Pemilihan nilai input Error, E dan change in error, dE dipilih sedemikian rupa agar pada kondisi steady state (E=0 dan dE=0) jatuh pada nilai output, U=0 (setpoint).

Variabel Spesifikasi Linguistik

Variabel Input:

Error, E -0,5 … +0,5 NB, NM, NS, Z, PS, PM, PB

Change in Error, dE

-0.01 … +0,01 NB, NM, NS, Z, PS, PM, PB

Variabel Output:

Output, U -1….+1 NB, NM, NS, Z, PS, PM, PB

Tabel 2Identifikasi input dan output


Fungsi keanggotaan pada sistem ini menggunakan segitiga full simetris dengan 7 linguistik agar memperoleh karakteristik transfer yang linier.

Fuzzyfikasi pada proses ini terdapat 2 variabel input dan satu variabel output yang akan di petakan, yaitu:

Variabel input Error (E) diset -0,5 sampai +0,5 atau E = ±0,5.

Error, E

-0,5 -0,333 -0,167 0

0,5

1 NB PSNM NS Z PM PB

+0,167 +0,333 +0,5


Variabel input Change in Error (dE), agar diperoleh tracking yang halus, maka nilai variabel input change in error, dE diset pada nilai ±0,01.


Variabel Output (U), setpoint output FLC ditentukan pada nilai U = 0, yaitupada saat E= 0 dan dE = 0. Variasi nilai output, U(min)= -1 dan U(max)= 1.


Rule Evaluation, pemetaan aturan fuzzy diperlihatkan pada tabel 3. Karena terdapat 2 input dengan masing-masing 7 linguistik, maka jumlah keseluruhan aturan adalah 49.

Change in Error, dEOut, U

NB NM NS Z PS PM PB

NB NB NB NB NB NM NS Z

NM NB NB NB NM NS Z PS

NS NB NB NM NS Z PS PM

Z NB NM NS Z PS PM PB

PS NM NS Z PS PM PB PB

PM NS Z PS PM PB PB PB

PB Z PS PM PB PB PB PB

Error, E

Tabel 3Matrik aturan fuzzy Mac Vicar Whelan


Defuzzyfication, mengacu pada tabel 1, metode defuzifikasi yang digunakanadalah Center Of Maximum (COM). Berikut adalah analisis yang dilakukan untuk sampel uji E = 0 , dE = 0.

Error, e

-0,333 -0,167

(e)PSNS Z

Change in Error, de

(de) PSNS Z

0,0033 0,0067

Output, U

-1 -0,67 -0,333 0

(u)

0,333 0,67 1

NM PSNS Z PM

0 0,167 0,333 0-0,0033-0,0067

010

)0()0()0()0()1()0()0()0()0()0()0()0()0()0)(1()0()0()0()0(

9;)(

)(.

1

1

=

=

++++++++++++++++

=

==

∑

∑

=

= quntuku

uuU q

jj

q

jjj

μ

μ


Berikut adalah analisis yang dilakukan untuk sampel uji E = 0,0835, dE = 0,00165.

3325,02665,0

)5,0()5,0()5,0()5,0()5,0)(5,0()5,0)(5,0()165,0)(5,0()165,0)(5,0(

4;)(

)(.

1

1

=

=

++++++

=

==

∑

∑

=

= quntuku

uuU q

jj

q

jjj

μ

μ


Simulasi: Sistem kontrol kecepatan motor dc menggunakan FLC


Program simulasi berbasis grafis menggunakan LabVIEW 8.5


KESIMPULAN

1. Pada FLC, untuk mengatur settling-time, Ts cukup mengatur kecepataniterasinya atau dt. Sedangkan pada PID dengan mengatur Kc, Ti dan Td.

2. Penggunaan himpunan segitiga full simetris pada FLC menghasilkan responsistem yang sama baiknya dengan PID.

3. Agar FLC bekerja dengan baik diperlukan prosesor digital kecepatan tinggiyang mampu melakukan komputasi numerik dengan cepat.

Documents

Penerapan FLC Pada Pengendalian Kecepatan Motor DC