BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Konversi daya merupakan bidang multidisiplin yang memerlukan

beberapa pengetahuan dasar seperti : konfigurasi rangkaian daya, model

matematis, sistem pengendalian, piranti elektronik dan lain-lain. Terdapat dua

alternatif transformasi daya dari sumber DC ke beban dengan cara yang dapat

dikendalikan yaitu Linear Mode dan Switched Mode. Konversi daya mode linear

menggunakan jatuh tegangan pada elemen resistif untuk mengatur tegangan. Cara

ini menghasilkan rugi daya dalam bentuk panas sehingga efisiensi menjadi

rendah. Mode ini juga hanya bisa digunakan sebagai penurun tegangan. Pada

konversi daya Switched Mode, energi yang timbul oleh karena jatuh tegangan

pada induktor disimpan pada kondisi switched on, kemudian akan ditransfer ke

beban pada kondisi swithced off. Cara ini menghasilkan efisiensi yang lebih tinggi

dibandingkan mode linear. Energi yang tersimpan pada induktor dapat diubah

menjadi tegangan output yang lebih tinggi dibandingkan tegangan inputnya

(Boost Converter), lebih rendah (Buck Converter) atau inversi dari tegangan

inputnya (Flyback Converter) (Maxim Integrated Product, an2031).

1

Secara umum pengertian model adalah suatu usaha untuk menciptakan

suatu replica dari suatu peristiwa. Ada tiga jenis model yaitu model fisik, model

analogi dan model matematik. Pada model fisik replica tersebut dilaksanakan

dengan menirukan domain dimana peristiwa itu terjadi. Tiruan domain ini dapat

lebih besar atau lebih kecil dibandingkan dengan domain aslinya di lapangan.

Kecocokan dari model ini tergantung dari seberapa mungkin kesebangunan

(geometris, kinematis dan dinamis) dapat diturunkan dalam model.. Pada model

analogi replica tersebut dilaksanakan dengan menganalogikan peristiwa dengan

peristiwa yang lain untuk kemudian dibuat model fisiknya. Pada model

matematik replica tersebut dilaksanakan dengan mendiskripsikan peristiwa

dengan satu set persamaan. Kecocokan model dengan peristiwa tergantung dari

ketepatan formulasi persamaan matematis.

Penyedia sumber daya DC yang berupa pengubah daya DC-DC secara

umum ada 2 macam, yaitu tipe penurun tegangan atau buck chopper dan tipe

penaik tegangan Boost Converter. Tipe boost sangat jarang ditemui di pasaran,

karena pengguna dari pengubah daya DC-DC ini sangat terbatas. Pengubah daya

DC-DC tipe boost dapat mempunyai efisiensi sampai 90 %, suatu efisiensi yang

sangat besar dibandingkan dengan penyedia sumber daya tipe lain. (Dallas

Semiconductor. 2003b) (Taufik, 1999b) (Mohan, Undeland and Robbins. 1995).

Dalam penulisan Tugas Akhir ini dibahas mengenai pengubah daya DC-

DC Boost Converter dengan optimasi induktor dan kapasitor, untuk mendapatkan

nilai keluaran tegangan yang maksimal dari masukan tegangan yang kecil. Hal ini

2

sangat jarang diperhatikan, padahal dengan optimasi ini akan didapat suatu

efisiensi yang lebih tinggi. Beberapa penggunaan Boost antara lain untuk

perbaikan factor daya (Power Factor), aplikasi untuk motor DC, charger untuk

baterai dan untuk menaikan tegangan baterai. (Taufik, 1999a) (Rajashekara, Bhat.

2000) (Mohan, Undeland and Robbins. 1995)

Dari uraian diatas, maka pada proposal Tugas Akhir ini membuat model

matematis Boost converter dengan menggunakan System Identification Toolbox

Matlab Ver 7.6.0.324(R2008a)

1.2 Perumusan Masalah

Dari uraian di atas maka perumusan masalah dapat disusun sebagai berikut :

1. Bagaimana membuat model matematis Boost converter dengan menggunakan

System Identification Toolbox Matlab Ver 7.6.0.324(R2008a)

2. Bagaimana model matematis boost converter yang dibangun dengan

menggunakan PWM Boost Converter CCM Switch Mode dibandingkan

dengan hasil simulasi dengan menggunakan sympower System Matlab Ver

7.6.0.324(R2008a)

1.3 Batasan Masalah

1. Ditinjau dari arus induktornya, dipilih Boost Converter yang bekerja pada

Continuous Conduction Mode (CCM) dimana arus induktor adalah kontinyu

dan tidak pernah nol.

3

2. Untuk kebutuhan permodelan matematis dengan menggunakan system System

Identification Toolbox Matlab Ver 7.6.0.324(R2008a). diperlukan sekumpulan

data input dan data output. Data input dan ouput diperoleh dari observasi

langsung pada rangkaian Boost converter yang di asumsikan sudah ada.

3. Tehnik observasi data dilakukan dengan menggunakan experiment

Laboratorium.

1.4 Tujuan

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengaplikasikan SYSTEM

IDENTIFICATION TOOLBOX MATLAB VER 7.6.0.324

( R2008a ) pada kasus pembuatan model matematis Boost converter

1.5 Manfaat Penelitian

Diharapkan hasil dari penelitian ini memiliki manfaat sebagai berikut :

1. Memberikan wawasan tentang kemampuan ANN sebagai aproksimasi

fungsi Controller pada MRC, khususnya pada kasus kendali tegangan

output Boost Converter.

2. Penerapan lebih lanjut adalah pada kasus-kasus kendali konverter daya

berbasis komputer.

4

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Tinjauan Pustaka

2.1.1 Boost Converter

Boost Converter adalah salah satu jenis DC-DC Converter (DC Chopper)

yang menghasilkan tegangan output lebih besar dari tegangan inputnya. Semua

jenis DC Chopper bekerja dengan konsep dasar Switching Regulator (Rashid,

2001).

DC-DC Converter adalah jantung dari Switch Mode Power Supply

(SMPS). Disamping kelebihannya oleh karena tingkat kerapatan dan efisiensi

daya yang tinggi, pengaturan DC-DC Converter juga dibatasi oleh daerah sinyal

kecil di sekitar titik operasi steady state-nya. Hal ini didasarkan pada pengaturan

output daya dengan antisipasi terhadap segala gangguan pada sistem. Dengan

penerapan teknik linearisasi rata-rata sinyal kecil, problem non linearitas dan

ketidak-pastian parameter sistem biasanya diabaikan (Leung, 2009).

Dengan asumsi switch adalah ideal maka dua posisi switch (On dan Off)

dikendalikan oleh sinyal switching (duty ratio) pada nilai 1 dan 0. Perubahan

posisi switch secara bergantian dengan frekuensi switching yang konstan akan

mengiris (chop) tegangan input menjadi deretan pulsa tegangan (duty cycle).

5

Pengendalian melalui nilai rata-rata tegangan output yang dicapai dengan cara

memodulasi lebar pulsa disebut dengan Kendali PWM (Mohan, 2003).

2.1.2 Dasar model Matematis System dan Identification System

Identifikasi Sistem adalah salah satu bagian dari Teknik Permodelan

Sistem untuk melakukan estimasi model matematis linear dan non linear dari

suatu sistem dinamis (sistem nyata) dengan menerapkan teknik-teknik komputasi

yang relevan. Hasil dari identifikasi sistem adalah berupa model matematis suatu

sistem dinamis yang kemudian perlu disimulasikan untuk melihat bagaimana

respon output sistem bila diberi sinyal input tertentu.

Tipe-tipe data yang dapat dimodelkan

1. Data berdomain waktu (Time Domain) berupa sampel data input u(t) dan sampel

data output y(t) sebagai fungsi waktu.

2. Data berdomain frekuensi (Frequency Domain) berupa transformasi Fourier dari

sinyal input dan output yang berdomain waktu.

Langkah-langkah Identifikasi Sistem :

1. Desain eksperiman dan akuisisi data.

Misalnya akan membuat model matematis dari suatu motor DC, maka perlu

didesain suatu eksperimen untuk mengambil data input dan output dari motor

DC berdomain waktu.

Misalnya seperti begini :

6

Sinyal input

Beberapa oscilloscope sudah menyediakan fasilitas untuk menyimpan data dari

sinyal yang ditampilkan pada display dengan interval waktu dan waktu sampling

yang tertentu. Data hasil akuisisi inilah nantinya yang akan digunakan untuk

membuat model matematisnya.

2. Menganalisa data dan melakukan preprocessing seperti plot data, menghilangkan

ofset dan trend linear, filtering, resampling, dan memilih region dari grafik sinyal

data yang di-plot tadi yang sekiranya cocok untuk dijadikan dasar permodelan.

3. Melakukan estimasi model dan mem-validasi model yang sudah dibuat.

4. Melakukan analisis dan transformasi model seperti analisis linear, penurunan

orde model, konversi dari waktu diskrit ke waktu kontinyu.

5. Penggunaan model yang sudah dibuat untuk berbagai macam keperluan seperti

simulasi, prediksi harga output dan desain kontrol.

7

Function Generator

Oscilloscope

Sinyal output

ch1 ch2

Sampling Data

Dengan desain eksperimental seperti di atas, misalnya diperoleh grafik sinyal

pada oscilloscope seperti demikian.

Sampling data

Mengambil/mencuplik data dari suatu sistem dinamis sebagai contoh (sample).

Sampled data

Data hasil cuplikan (sampling).

8

Sampling Time

Waktu yang diperlukan untuk melakukan sampling data.

Sampling Interval

Waktu antar sampled data (data tercuplik).

Dari grafik di atas bila sampling time = 0.5 second, dan sampling interval = 0.1

second maka akan terdapat 5 sampled data seperti berikut :

9

Sampling Time

Sampling Interval

Sampled data :

T 0.00 0.1

0

0.20 0.30 0.4

0

0.50

y(t) 0.00 0.0

9

0.30 0.59 0.9

0

1.25

Dari uraian di atas diperoleh pemahaman bahwa :

Sebelum di-sampling, grafik yang terlihat adalah data terukur dalam domain

waktu kontinyu.

Setelah di-sampling dengan sampling interval dan sampling time tertentu, grafik

yang terlihat adalah sampled data dari data terukur dalam domain waktu diskrit.

Bila sampling interval sedemikian kecil maka grafik sampled data dalam domain

waktu diskrit akan hampir sama dengan grafik data terukur dalam domain waktu

kontinyu.

Data Driven Modeling

Maksudnya adalah pencocokan model dengan data terukur (melalui eksperimen

dan akuisisi data). Perhatikan gambar berikut.

10

u(t) y(t)

e(t)

Model menggambarkan hubungan antara satu atau lebih sinyal input terukur u(t)

dengan sinyal output terukur y(t). Secara eksperimental sangatlah susah untuk

memperoleh data terukur dari disturbance atau noise e(t).

Dengan menggunakan ToolBox System Identification Matlab, hubungan antara

input dan output terukur dengan noise-nya dinyatakan secara matematis dengan :

y ( t ) = G .u( t )+H .e (t )

dimana G adalah operator (transfer function) yang menggambarkan sistem

dinamis antara input u(t) dan output y(t). Sedangkan H adalah operator (transfer

function) yang menggambarkan model dari gangguan yang mempengaruhi

sistem.

Black Box Model

Adalah salah satu model yang digunakan pada ToolBox System Identification

Matlab untuk memodelkan sistem dinamis linear dan non linear.

11

Black Box Model

Input terukur, u(t)

Output terukur, y(t)

Output prediksi, y’(t)

12

BAB III

KERANGKA KONSEP PENELITIAN

3.1 Kerangka Konsep Penelitian

Operasi Boost Converter didasarkan pada prinsip dua posisi switch (On dan

Off) yang bekerja secara bergantian pada frekuensi switching konstan yang mengiris

(chop) tegangan input. Operasi ini menghasilkan sinyal duty cycle berupa deretan

pulsa tegangan dengan duty ratio tertentu. Rata-rata lebar pulsa yang dihasilkan

selama switching cycle adalah merupakan rata-rata tegangan output Boost

Converter. Duty-ratio inilah nantinya yang akan mengemudikan Boost Converter

untuk menghasilkan tegangan output pada level tertentu. Pengendalian terhadap

duty ratio pada frekuensi switching yang konstan disebut sebagai kendali PWM.

Model matematis Boost Converter dibangun dengan acuan arus induktor

yang bekerja pada mode CCM ( Continous Conduction Mode ). Beban resistif

dipilih untuk meminimisasi problem, terutama dalam hal permodelan sistemnya.

Langkah-langkah System Identification Toolbox MATLAB Ver 7.6.0.324

(R2008a) Sebagai berikut :

1. Mempersiapkan Data untuk Identifikasi Sistem

2. Strategi Memilih Sistem Identifikasi Anda

3. Mengidentifikasi Model Linear

4. Mengidentifikasi Model nonlinear Black-Box

13

5. Menyesuaikan dan Menggunakan GUI

6. Merancang Model Controller untuk diidentifikasi

3.2 Variabel Penelitian

Berdasarkan langka-langkah yang akan diuji maka variabel penelitian yang

akan dianalisis adalah performansi tegangan output yang dihasilkan berdasarkan

sinyal respons yang diperoleh.

3.3 Hipotesis

Dari kerangka konsep penelitian yang telah diuraikan maka hipotesis

penelitian adalah Pembuatan Model Matematis Boost Converter CCM Switch Mode

dengan menggunakan System Identification Toolbox Matlab Ver 7.6.0.324 (R2008a)

14

BAB IV

METODOLOGI PENELITIAN

4.1 Metodologi Penelitian

4.1.1 Riset Awal

Sebelum melakukan penelitian terlebih dahulu mempelajari segala hal yang

terkait dengan topik penelitian. Bagian utama yang perlu dipelajari dan didalami

adalah :

1. Model Matematis Pwm Boost Converter CCM Switch Mode

2. System Identification Toolbox Matlab Ver 7.6.0.324 (R2008a)

3. Model Reference Control

4. Simulink Matlab

4.1.2 Perancangan Awal

4.1.2.1 Model Pengendalian Tegangan Output Boost Converter

PWM Boost converter yang beroperasi dengan tegangan output yang

dikendalikan agar sama dengan tegangan referensi yang diberikan ditunjukkan

pada gambar di bawah ini.

15

Gambar 4.2Feedback Control System - Boost Converter

(Perancangan)

4.1.2.2 Pemilihan parameter Boost Converter

Parameter Boost converter yang perlu dipilih adalah sebagai berikut :

Tegangan Input (Vs)

Rencana Tegangan Output (Vref)

Induktor (L)

Kapasitor (C)

Frekuensi switching (fs = 1/Ts)

Duty Ratio (D = 1)

Beban Resistif (R)

4.1.3 Analisis Hasil Simulasi

Hasil simulasi menggunakan Simulink untuk masing-masing metode kemudian

dianalisis, terutama pada performansi sinyal respons yang dihasilkan dari kedua

metode yang digunakan.

16

4.2 Data dan Tempat Penelitian

Data-data yang diperlukan diperoleh melalui observasi data dengan menggunakan

Simulink Matlab.

17

DAFTAR PUSTAKA

Arun Rajagopalan, SIMULINK Tutorial, Ohio State University, 2002.

Rashid, H. Muhammad , Power Electronics: Sirkuit, Devices, dan Aplikasi, Prentice

Hall, 2003

Rashid, MH, Ph.D, Power Electronics Handbook, Academic Press - California,

2001.

R. P. Severns and G. Bloom, Modern DC-to-DC Switchmode PowerConverter Circuits, Van Nostrand Reinhold Company, New York, 1985.

18