HALAMAN JUDUL - Desain Sistem Pengaturan Kecepatan Motor Arus Searah Tanpa Sikat Menggunakan PID Multiobjektif Berdasarkan Algoritma Genetika - ITS Repository
Teks penuh
Gambar
![Gambar 2.1 Bentuk Fisik Motor BLDC [1]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/1770953.2093254/21.420.48.375.86.510/gambar-bentuk-fisik-motor-bldc.webp)
![Gambar 2.2 Proses Magnetisasi a.Radial b.Paralel [2]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/1770953.2093254/22.420.49.372.75.506/gambar-proses-magnetisasi-a-radial-b-paralel.webp)
![Gambar 2.5 Bentuk GGL Balik pada BLDC [2]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/1770953.2093254/24.420.48.373.80.505/gambar-bentuk-ggl-balik-pada-bldc.webp)
![Gambar 2.7 Struktur dari Sebuah Rem Elektromagnetik [2]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/1770953.2093254/26.420.50.373.73.514/gambar-struktur-dari-sebuah-rem-elektromagnetik.webp)
Dokumen terkait
Berdasarkan ketiga uji coba yang telah dilakukan terhadap setiap parameter algoritma genetika, maka diperoleh titik optimal untuk memperoleh nilai fitness terbaik,
Gambar 2.5 Contoh Representasi Solusi VRP dalam Bentuk List Pada algoritma genetika untuk VRP ini memiliki urutan algoritma antara lain pembangkitan generasi awal,
Sistem tersebut merupakan sistem kontrol negatif feedback yang tersusun atas komponen berikut motor BLDC sebagai plant yang akan dikontrol kecepatannya, beban mekanik
Setelah dilakukan simulasi, didapatkan bahwa respon plant dengan kontroler PID-Robust dapat mengikuti model referensi yang diinginkan dengan nilai rise time 7,7
Blok diagram penelitian Pada diagram blok seperti pada Gambar 1 tersebut, terlihat bahwa Algoritma Genetik ini akan dipergunakan untuk menentukan parameter Kp, Ki dan Kd
Metode yang digunakan dalam pengaturan kecepatan motor BLDC dalam Tugas Akhir ini menggunakan metode kontrol Sliding Mode Controller berbasis PID yang merupakan kombinasi
Berdasarkan ketiga uji coba yang telah dilakukan terhadap setiap parameter algoritma genetika, maka diperoleh titik optimal untuk memperoleh nilai fitness terbaik,
Berdasarkan ketiga uji coba yang telah dilakukan terhadap setiap parameter algoritma genetika, maka diperoleh titik optimal untuk memperoleh nilai fitness terbaik,
