Pada penelitian ini penulis melakukan beberapa percobaan dengan menggunakan variasi beban tetap, dengan nilai R, L, J, b, K yang sudah ditentukan dan tetap. Dimana nilai R=0,5; L=0,02; J=0,1; b=0,08; K=1,25, dengan menggunakan beberapa membership function (fungsi keanggotaan) 3, 4, 5, dan 7. Disini penulis mencoba membanding hasil yang terbaik dari beberapa membership function yang telah dicoba. dalam penelitian ini penulis menggunakan 2 tipe pada membership function, tipe segitiga dan tipe trapezium. Berikut adalah hasil dari beberapa penelitian dengan membership function yang berbeda-beda :
1. Pemodelan dan simulasi kecepatan motor DC berbasisi Fuzzy logic controller dengan 3 Membership function ( Fungsi Keanggotaan) dimana pada penelitian menggunakan 2 tipe.
a) 3mfs dengan tipe segitiga menghasilkan grafik kecepatan sudut seperti Gambar 4.1 berikut :
Gambar 4.1 Grafik kecepatan sudut tipe segitiga 3mfs
Dimana kecepatan motor DC stabil pada kecepatan 0,999rad/s dan membutuhkan waktu 275.1s untuk mencapai kestabilan. Bisa dikatakan butuh waktu yang tidak terlalu cepat untuk mendapatkan titik stabil dari motor DC. Berikut adalah Tabel kecepatan sudut dan waktu dari motor dc sampai menuju kestabilan. Lihat Tabel 4.1
31
Tabel 4.1 Tabel kecepatan motor DC menuju stabil tipe sgitiga dengan 3mfs Kecepatan Sudut Motor DC (rad/s) Waktu
(s) 0 0 0,145 1,37 0,2 1,547 0,3 1,965 0,4 2,551 0,5 3,394 0,6 4,672 0,7 6,79 0,8 10,91 0,9 22,35 0,9592 50,05 0,97 63,87 0,9839 100 0,999 275,1
b) 3mfs dengan tipe trapezium menghasilkan grafik kecepatan sudut seperti Gambar 4.2:
32
Seperti terlihat pada grafik kecepatan sudut diatas, dimana kecepatan mengalami kestabilan saat kecepatan 0,9rad/s dan membutuhkan waktu 79,88s untuk mendapatkan kecepatan putaran yang stabil. Berikut Tabel hasil grafik kecepatan sudut dengan 3 membership function tipe trapezium. Lihat Tabel 4.2
Tabel 4.2 Tabel kecepatan motor DC menuju stabil tipe trapezium dengan 3mfs Kecepatan sudut Motor DC (rad/s) Waktu
(s) 0 0 0,12 1,25 0,2 1,423 0,3 1,733 0,4 2,187 0,5 2,864 0,6 3,933 0,7 5,805 0,8 9,937 0,9 79,88
Dari dua hasil grafik kecepatan sudut dengan 3 membership function pada Gambar 4.1 dan Gambar 4.2 diatas dapat dilihat bahwa membership function dengan tipe segitiga untuk mencapai titik stabil terjadi pada saat kecepatan sudut 0,999rad/s dan waktu 275,1s, sedangkan tipe trapezium pada saat kecepatan sudut 0,9rad/s dan waktu 79,88s. Dengan ini dapat dilihat bahwa membership function dengan tipe segitiga lebih baik untuk mencapai titik stabil. Yaitu pada saat kecepatan 0.999rad/s (mendekati 1) dalam waktu 275,1s.
2. Pemodelan dan simulasi kecepatan motor DC berbasisi Fuzzy logic controller dengan 5 Membership function ( Fungsi Keanggotaan) dimana pada penelitian menggunakan 2 tipe.
a) Simulasi dengan menggunakan Fuzzy logic controller dengan 5 membership function dengan tipe segitiga menghasilkan grafik seperti pada Gambar 4.5.
33
Gambar 4.5 Grafik kecepatan sudut tipe segitiga 5mfs
Grafik yang dihasilkan dari simulasi dengan 5 membership function tipe segitiga dapat dilihat bahwa motor DC mencapai titik stabil yang sempurna pada saat kecepatan 1rad/s dan waktu 10,69s. Seperti terlihat pada Tabel 4.3 dibawah.
Tabel 4.3 Tabel kecepatan motor DC menuju stabil tipe segitiga dengan 5mfs Kecepatan sudut Motor DC
(rad/s) Waktu (s) 0 0 0,1 1,192 0,2 1,394 0,3 1,618 0,4 1,86 0,5 2,114 0,6 2,401 0,7 2,779 0,8 3,286 0,9 4,057 1 10,69
b) Simulasi dengan menggunakan Fuzzy logic controller dengan 5 membership function dengan tipe trapesium menghasilkan grafik seperti pada Gambar 4.6.
34
Gambar 4.6 Grafik kecepatan sudut tipe trapezium 5mfs
Dari simulasi kecepatan motor DC Pada Gambar 4.6 diatas untuk menghasilkan kecepatan motor yang stabil pada posisi kecepatan 0,95rad/s membutuhkan waktu 9,218s untuk stabil, seperti terlihat pada Tabel 4.4 dibawah.
Tabel 4.4 Tabel kecepatan motor DC menuju stabil tipe trapezium dengan 5mfs Kecepatan sudut Motor DC (rad/s) Waktu
(s) 0 0 0,1 1,18 0,2 1,366 0,3 1,583 0,4 1,824 0,5294 2,154 0,6 2,339 0,7 2,688 0,8 3,195 0,95 9,218
Dilihat dari hasil grafik simulasi kecepatan motor DC berbasis Fuzzy logic controller dengan 5 membership function dengan tipe segitiga dan tipe trapezium pada Gambar 4.5 dan 4.6. Pada tipe segitiga kecepatan sudut saat stabil adalah pada kecepatan 1rad/s dan membutuhkan waktu 10,69s dan tipe trapezium stabil pada kecepatan sudut 0,95 dan waktu 9,218s. Jadi dapat dilihat bahwa simulasi kecepatan motor DC berbasis Fuzzy logic controller dengan 5 membership function dengan tipe segitiga dan tipe trapezium, hasil yang didapat lebih bagus
35
dengan tipe segitiga karena mencapai kestabilan yang sempurna pada kecepatan sudut 1rad/s dalam waktu 10,69s.
Dari membership function Fuzzy logic controller yang sudah dicoba, 3 membership function dan 5 membership function dapat menghasilkan kecepatan stabil.
Selain tipe kita juga harus menentukan rules ( Aturan- aturan Fuzzy ) yang akan kita pakai dalam penelitian, dan rules yang kita buat sebagai berikut (Gambar 4.9 dan Gambar 4.10 ) :
1. Rules (Aturan-aturan Fuzzy) untuk 3 membership function
error derror
Negatif Zerro Positif Negatif Lambat Lambat Zerro
Zerro Lambat Zerro Cepat Positif Zerro Cepat Cepat
Gambar 4.9 Rules (Aturan-aturan Fuzzy) 3 membership function 1. If(error is Negatif) and (derror is Negatif) then (kecepatan is Lambat) 2. If(error is Negatif) and (derror is Zerro) then (kecepatan is Lambat) 3. If(error is Negatif) and (derror is Positif) then (kecepatan is Zerro) 4. If(error is Zerro) and (derror is Negatif) then (kecepatan is Lambat) 5. If(error is Zerro) and (derror is Zerro) then (kecepatan is Zerro) 6. If(error is Zerro) and (derror is Positif) then (kecepatan is Cepat) 7. If(error is Positif) and (derror is Negatif) then (kecepatan is Zerro) 8. If(error is Positif) and (derror is Zerro) then (kecepatan is Cepat) 9. If(error is Positif) and (derror is Positif) then (kecepatan is Cepat)
36
2. Rules (Aturan-aturan Fuzzy) untuk 5 membership function error
derror
Big Negatif
Negatif Zerro Positif Big Positif
Big Negatif Sangat lambat Sangat lambat Sangat lambat Lambat Zerro Negatif Sangat lambat
Lambat Lambat Zerro Cepat Zerro Sangat
lambat
Lambat Zerro Cepat Sangat cepat Positif lambat Zerro Cepat Cepat Sangat
cepat Big Positif Zerro Cepat Sangat
cepat
Sangat cepat
Sangat cepat
Gambar 4.10 Rules ( Aturan-aturan Fuzzy ) 5 membership function
1. If(error is Big_Negatif) and (derror is Big_Negatif) then (kecepatan is sgt_lbt) 2. If(error is Big_Negatif) and (derror is Negatif) then (kecepatan is sgt_lbt) 3. If(error is Big_Negatif) and (derror is zerro) then ( kecepatan is sgt_lbt) 4. If(error is Big_Negatif) and (derror is Positif) then (kecepatan is lbt)
5. If(error is Big_Negatif) and (derror is Big_Positif) then (kecepatan is zerro) 6. If(error is Negatif) and (derror is Big_Negatif) then (kecepatan is sgt_lbt) 7. If(error is Negatif) and (derror is Negatif) then (kecepatan is lbt)
8. If(error is Negatif) and (derror is zerro) then (kecepatan is lbt) 9. If(error is Negatif) and (derror is Positif) then (kecepatan is zerro) 10. If(error is Negatif) and (derror is Big_Positif) then (kecepatan is cpt) 11. If(error is zerro) and (derrror is Big_Negatif) then (kecepatan is sgt_lbt) 12. If(error is zerro) and (derror is Negatif) then (kecepatan is lbt)
13. If(error is zerro) and (derror is zerro) then (kecepatan is zerro) 14. If(error is zerro) and (derror is Positif) then (kecepatan is cpt)
15. If(error is zerro) and (derror is Big_positif) then (kecepatan is sgt_cpt) 16. If(error is Positif) and (derror is Big_Negatif) then (kecepatan is sgt_lbt) 17. If(error is Positif) and (derror is Negatif) then (kecepatan is zerro) 18. If(error is Positif) and (derror is zerro) then (kecepatan is cpt)
37
19. If(error is Positif) and (derror is Positif) then (kecepatan is cpt)
20. If(error is Positif) and (derror is Big_Positif) then (kecepatan is sgt_cpt) 21. If(error is Big_Positif) and (derror is Big_Negatif) then (kecepatan is zerro) 22. If(error is Big_Positif) and (derror is Negatif) then (kecepatan is cpt) 23. If(error is Big_Positif) and (derror is zerro) then (kecepatan is sgt_cpt) 24. If(error is Big_Positif) and (derror is Positif) then (kecepatan is sgt_cpt) 25. If(error is Big_Positif) and (derror is Big_Positif) then (kecepatan is sgt_cpt)
Setelah kita membuat rules yang akan digunakan dalam penelitian / simulasi kita dapat melihat bentuk rules yang sudah kita buat / View rules seperti Gambar 4.10
38
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan dari Pemodelan dan simulasi kecepatan motor DC berbasis Fuzzy Logic Controller dengan beberapa membership function yaitu 3 dan 5 membership function ( fungsi keanggotaan ) dengan variasi beban tetap maka dapat disimpulkan :
1. Fuzzy logic controller dengan 3 dan 5 membership function dapat digunakan untuk menstabilkan kecepatan motor DC. Pada Fuzzy logic controller dengan 3 membership function untuk mencapai kestabilan kecepatan motor DC pada tipe segitiga terjadi saat kecepatan sudut 0,999rad/s dan nmembutuhkan waktu 275,1s dan pada tipe trapezium terjadi saat kecepatan sudut 0,9rad/s dan membutuhkan waktu 79,88s, sedangkan pada fuzzy logic controller dengan 5 membership function dengan tipe segitiga untuk mendapatkan kecepatan stabil sempurna terjadi saat kecepatan sudut 1rad/s dan membutuhkan waktu 10,69s, pada tipe trapezium untuk mendapatkan kecepatan yang stabil terjadi pada saat kecepatan sudut 0,95rad/s dan waktu 9,218s.
2. Pada membership function 3 dan 5 dapat dilihat bahwa membership function dengan tipe segitiga yang paling bagus mencapai kecepatan stabil yang bagus, dan jika dibandingkan antara 3 membership function dengan 5 membership function bisa dikatakan fuzzy logic controller dengan 5 membership function dengan tipe segitiga yang paling bagus kestabilannya dan membutuhkan waktu yang cepat. Untuk mencapai kecepatan sudut 1rad/s membutuhkan waktu 10,69s.
Jadi Pemodelan dan Simulasi kecepatan motor DC berbasis Fuzzy logic controller dengan 5 fungsi keanggotaan (membership function) bisa menghasilkan kestabilan kecepatan yang bagus (sempurna) dan dalam waktu yang relatif lebih cepat.
39
5.2 Saran
Setelah melakukan penelitian, penulis memberikan saran untuk mendapatkan kecepatan motor DC yang lebih cepat mencapai titik kestabilan.Kita bisa coba dengan beberapa variasi beban sampai mencapai tingkat dan waktu kestabilan yang terbaik.
40
Daftar Pustaka
[1] Zuhal, Dasar Teknik Tenaga Listrik dan Elektronika Daya. Jakarta: Gramedia, 1998.
[2] T. J. Ross, Fuzzy logic with engineering applications, 3rd ed. Chichester, U.K: John Wiley, 2010.
[3] Yong-Hua Song and A. T. Johns, “Applications of fuzzy logic in power systems. Part 1: General introduction to fuzzy logic,” Power Eng. J., vol. 11, no. 5, pp. 219–222, Oct. 1997.