OPTIMASI KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN
ALGORITMA KELELAWAR (BAT ALGORITHM)
ABSTRAK
dari motor DC tersebut bisa mempersulit dalam aplikasi yang membutuhkan kecepatan kontrol secara otomatis. Tetapi, ketidak linieran model dinamik dari motor DC memiliki keterbatasan pada desain dari ragkaian close-loop feedback kontroler. Karakteristik non linear dari motor DC seperti gesekan dan saturasi dapat menurunkan kinerja dari control konvensional. Masalah ini bisa diatasi dengan Kontrol cerdas berbasis Artificial Intelligent (AI). Oleh sebab itu pada penelitian ini akan didesain model kontrol motor DC menggunakan beberapa macam kontrol, yaitu kontrol PID yang dituning dengan autotuning Matlab, PID yang dituning dengan Bat Algorithm (BA) untuk mengontrol kecepatan motor DC. Hasil performance dari Model kontrol motor DC menggunkan PID-BA didapatkan memiliki steady state error, settling time dan overshoot yang lebih baik. Dari running beberapa model tanpa pengaturan, pengaturan PID Ziegler Nichols, dan PID Autotuning Matlab didapatkan settling time paling lama 5.00 detik pada model tanpa controller, Overshoot paling tinggi 1.492 pada PID-ZN, sedangkan Overshoot terkecil 1.015 dan settling time tercepat 0.285 detik pada PID-BA. Ini menunjuk bahwa PID-BA merupakan controller terbaik.
Kata kunci : Bat Algorithm, Motor DC, Kontrol PID Sistem Cerdas
1. PENDAHULUAN
Karena memiliki torsi yang relatif tinggi untuk memikul beban dibandingkan dengan motor magnet permanen dengan ukuran yang sama, motor DC yang banyak digunakan dalam berbagai aplikasi. Motor permanen magnet bersifat linear sedangkan motor DC bersifat non linear. Aplikasi yang membutuhkan control kecepatnnya secara otomatis akan sulit mengaplikasikan ketidak linieran Motor DC. Non linear model dinamik dari motor DC memiliki keterbatasan pada desain dari ragkaian close-loop feedback controller. Saturasi dan gesekan dapat menurunkan kinerja dari Kontrol Konvensional. [1,8]
ABSTRACT
requiring automatic control speed. However, the nonlinearity of the dynamic model of DC motors has limitations on the design of the close-loop feedback controller. Non-linear characteristics of DC motors such as friction and saturation can degrade the performance of conventional Controls. This problem can be solved with Artificial Intelligent (AI) based Control. Therefore, in this research will be designed control model of DC motor using some kind of control, that is PID control which is tuned with autotuning matlab, PID which is tuned with Bat Algorithm (BA) to control the speed of DC motor. The performance results of the DC motor control model using PID-BA were found to have better steady state error, settling time and better overshoot. From the running of multiple models without setting, with Ziegler Nichols PID settings, and PID Autotuning Matlab obtained the longest settling time of 5.00 seconds on the model without controller, the highest Overshoot is 1.492 on PID-ZN, while the smallest Overshoot is 1.015 and the fastest settling time is 0.285 seconds in PID -BA. This indicates that PID-BA is the best controller. Keywords : Bat Algorithm, DC Motor, Intelligent System PID Control.
Yanuangga Gala Hartlambang
1), Hidayatul Nurohmah
2), Machrus Ali
3) 1Teknik Informatika, Universitas Darul ’Ulum, Jombang, Indonesia
2,3
Teknik Elektro, Universitas Darul ’Ulum, Jombang, Indonesia
1
[email protected],
2[email protected],
3[email protected]
Jalan Gus Dur 29A, Jombang, Indonesia
Sistem Motor DC bersifat tidak linier sedang permanent magnet bersifat linear. Ketidak linearan
Kontroler PID sering digunakan untuk aplikasi kontrol motor karena struktur sederhana dan algoritma kontrol mudah untuk dipahami. Parameter kontroler umumnya menggunakan Try And Error atau metode respon frekuensi Ziegler-Nichols. Metode ini memiliki hasil yang sukses tapi cukup lama dan untuk mendapatkan respon sistem yang kurang memuaskan. Kontrol cerdas berbasis Artificial Intelligent (AI) sudah banyak berkembang untuk memperbaiki kontrol konvensional, diantaranya menggunakan metode Ant Colony Optimization, Firefly Algorithm [2,3]. Oleh sebab itu pada paper ini akan mendesain model kontrol motor DC menggunakan beberapa macam kontrol, yaitu kontrol PID yang dituning dengan autotuning matlab, PID yang dituning dengan Bat Algorithm (BA) untuk mengontrol kecepatan motor DC. Hasil paper ini diharapkan memiliki steady state error, settling time dan overshoot yang lebih baik. 2. METODE PENELITIAN
TAHAPAN PENELITIAN
1. Membuat desain kontrol Motor DC dan desain PID kontroler. 2. Menentukan konstanta variable PID kontroler
3. Membandingkan kecepatan motor DC menggunakan PID kontroler tanpa tunnning, dengan Auto Tunning PID dan PID dituning dengan Bat Algorithm (BA)
KERANGKA KONSEP PENELITIAN
Pengumpulan Data : 1. Masukkan konstanta Motor DC 2. Memasukkan kosnstanta PID kontroler 3. Memasukkan konstanta BA
Mulai
Running program dengan Matlab 2013a Desain kecepatan Motor DC
Membandingkan metode yang optimal :
Metode Konvensional, PID standart, PID Auto tuning, PID Ziegler Nichols, dan Metode PID tuning BA
Settling time paling cepat, overshoot paling kecil?
Metode yang terpilih paling optimal
Hasil penelitian
Selesai
Gambar 2.1
Pengertian Motor DC
Motor DC adalah mesin listrik yang mengkonsumsi daya listrik DC sehingga menghasilkan torsi mekanik. Secara historis, Mesin DC diklasifikasikan berdasarkan koneksi (hubungan) dari rangkaian field dan rangkaian armature. Pada motor DC seri, rangkaian field dihubungkan seri dengan rangkaian armature dimana kedua arus field dan arus armature adalah identik atau sama. Pada motor DC seri memiliki karakteristik starting torsi yang tinggi yang membuatnya cocok untuk aplikasi yang memiliki inertia serta sistem traksi tinggi dan memiliki non linear model yang dinamik. Adapun rangkaian equivalen dari motor DC seri ditunjukan oleh gambar 3.1. [1,2,3]. sebagai berikut:
Va = Ra. ia(t) + La.
( )+ eb(t)
(1)Ra (Armature resistance) = 2.45Ω, La (Armature inductance) = 0.035H, Kb (Back emf) = 1.2Vs/rad, Jm (Moment of inertia) = 0.022 kgm2, Bm (Frictional constant) = 0.5 (Nms/rad).
Transfer Function :
Dengan memasukkan konstanta diatas didapatkan transfer function sebagai berikut: ( )
( )
=
. . . . ( . ) (2)Sehingga didapatkan transfer function: ( ) ( )
=
, , , , (3) PID ControllerKontrol PID adalah sistem kontrol gabungan antara kontrol proporsional, integral, dan turunan (derivative). Pada metode ini, penalaan dilakukan dalam kalang tertutup dimana masukan referensi yang digunakan adalah fungsi tangga (step). Pengendali pada metode ini hanya pengendali proporsional. Kp, dinaikkan dari 0 hingga nilai kritis Kp, sehingga diperoleh keluaran yang terus-menerus berosilasi dengan amplitudo yang sama. Nilai kritis Kp ini disebut sebagai ultimated gain. Nilai ultimated period, Tu, diperoleh setelah keluaran sistem mencapai kondisi yang terus menerus berosilasi [4,5,6].
Bat Algorithm (BA)
Bat Algorithm (BA) merupakan algoritma yang terinspirasi dari perilaku kelelawar (Bat Behaviour). Algoritma ini diperkenalkan oleh Xin-She Yang pada tahun 2010. BA menyimulasikan perilaku dari kelelawar. Untuk memudahkan karakteristik dari prilaku kelelawar ini dibagi menjadi 3 aturan: Semua kelelawar menggunakan echolocation untuk merasakan jarak, dan mereka juga tahu
Gambar 3.1
Rangkaian Equivalen motor DC 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
perbedaan antara makanan atau mangsa dan hambatan latar belakang dalam beberapa cara yang ajaib, Kelelawar terbang secara acak dengan memperhatikan kecepatan, posisi dan frekuensi, berbagai panjang gelombang dan kenyaringan untuk mencari mangsa. Mereka dapat secara otomatis menyesuaikan panjang gelombang (atau frekuensi) pulsa mereka yang dipancarkan dan menyesuaikan tingkat pulsa emisi tergantung pada kedekatan target mereka. Meskipun kenyaringan dapat bervariasi dalam banyak hal, kita berasumsi bahwa kenyaringan bervariasi dari besaran maksimum ke besaran minimum. Pseudo code of the bat algorithm (BA) dapat dilihat pada gambar 3.2. dibawah ini.
Objective function f(x), x = (x1, ..., xd)T
Initialize the bat population xi (i = 1, 2, ..., n) and vi Define pulse frequency fi at xi
Initialize pulse rates ri and the loudness Ai while (t <Max number of iterations)
Generate new solutions by adjusting frequency,
and updating velocities and locations/solutions [equations (2) to (4)] if (rand > ri)
Select a solution among the best solutions
Generate a local solution around the selected best solution end if
Generate a new solution by flying randomly if (rand < Ai & f(xi) < f(x_))
Accept the new solutions Increase ri and reduce Ai end if
Rank the bats and find the current best x_ end while
Postprocess results and visualization
Penggunaan BA dalam penalaan PID
algoritma metode Bat Algorithm (BA) yang digunakan pada penelitian penelitian ini, mempunyai fungsi objektif yang digunakan untuk menguji kestabilan sistem adalah dengan Integral Time Absolut Error (ITAE). 0 ( ) t ITAE
t t dt (4)Parameter PID yang ditala oleh BA adalah Kd, Kp, Ki. PEMODELAN SISTEM
Model pengaturan kecepatan motor DC
Dari transfer function rangkaian motor DC dapat dimodelkan ke dalam bentuk diagram seperti pada gambar 3.3.
Gambar 3.2
Pseudo code of the bat algorithm (BA) [7].
Gambar 3.3
Kontroler PID untuk plant ditunjukkan pada gambar 3.4.
Kontroler PID-BA untuk plant ditunjukkan pada gambar 3.5.
Konstanta Kp, Ki dan Kd dicari dengan bantuan program matlab 2013a dengan metode BA. Hasil iterasi akan diperoleh nilai Kp, Kid an Kd yang paling tepat untuk mendapatkan optimasi motor DC
Simulasi
Bentuk simulasi dan blok diagram perangcangan model pengaturan kecepatan motor DC dapat dilihat pada gambar 3.6. dibawah ini:
Output motor DC diumpan balikkan ke input PID yang selanjutnya mengan menghitung besar selisih atau eror yang nantinya digunakan untuk memperbaiki nilai konstanta PID.
Model kontrol kecepatan motor DC dengan beberapa model kontrol dapat dilihat pada gambar 3.7. Gambar 3.4
Model PID kontrol kecepatan motor DC
Gambar 3.5 Struktur kontroler PID-BA
Gambar 3.6
Dari hasil running program didapatkan hasil respon beberapa macam control seperti pada gambar 3.8.
Haril hasil grafik di atas dapat diartikan bahwa:
Dari running tanpa kontroller dapat diartikan bahwa tidak terjadi overshoots pada kecepatan motor DC, akan tetapi settlingtime mator DC pada saat t = 16,01 detik. Kecepatan motor akan mencapai putaran normal pada waktu 16,01 detik. Dari PID kontroller standart dapat diartikan bahwa terjadi overshoots maks sebesar 1,34n rpm pada saat t = 2,6 detik, undershoots 0,93n rpm pada saat 0,65 dengan settlingtime 25,5 detik. Kecepatan motor akan mencapai putaran konstan lebih lama daripada tanpa menggunakan PID kontroller yaitu pada waktu 25,5 detik. Dari PID Auto tuning dapat diartikan bahwa terjadi overshoots maks sebesar 1,02n rpm pada saat t = 0,16 detik, overshoots 1,01n pada saat 0,41detik dengan settlingtime 5,26 detik. Kecepatan motor akan mencapai putaran konstan pada waktu 5,26 detik. Dari PID Ziegler-Nichols dapat diartikan bahwa terjadi overshoots maks sebesar 1,52n rpm pada saat t = 0,09 detik, overshoots 1,19n rpm pada saat t = 0,28 dan 1,07n rpm pada t = 0,95 dengan settlingtime 1,75 detik. Kecepatan motor akan mencapai putaran konstan pada waktu 1,75 detik. Dari PID BA dapat diartikan bahwa terjadi overshoots maks sebesar 1,073n rpm pada saat t = 0,125 detik, dengan settlingtime 0,85 detik. Dengan metode PID-FA kecepatan motor akan mencapai putaran konstan lebih cepat pada waktu 0,85 detik dan overshoot terkecil 1,073n rpm.
Gambar 3.7
Simulink berbagai kontrol kecepatan motor DC
Gambar 3.8.
Tanpa kontrol PID standart PID Auto Tuning PID Ziegler-Nichols PID BA Kp - 1 20,1979 49,4100 25,2082 Ki - 1 2,8623 0,0188 7,2255 Kd - 0 0,1264 0,0750 0,0648 Overshoots (n rpm) - 1,34 1,08 1,5 1,073 Settling time (detik) 16,01 25,5 5,26 1,75 0,85
Dari hasil tabel diatas menunjukkan bahwa metode yang bisa dipakai sebagai acuan yaitu PID Auto tuning dengan overshot 1,08n rpm dengan settling time 5,26 dan PID BA dengan overshot 1,073n rpm dengan settling time 0,85. Dari dua kontroller ini bisa dipilih PID BA sebagai kontroller terbaik dengan settling time tercepat dan overshot paling kecil.
KESIMPULAN
Dari hasil tabel diatas dapat disimpulkan bahwa yang bisa dipakai sebagai acuan yaitu PID Auto tuning dengan overshot 1,08n rpm dengan settling time 5,26 dan PID BA dengan overshot 1,073n rpm dengan settling time 0,85. Dari dua kontroller ini bisa dipilih PID BA sebagai kontroller terbaik dengan settling time tercepat dan overshot paling kecil.
SARAN
Penelitian ini nanti akan dilanjutkan dengan menggunakan metode lain atau obyek yang lain.
[1.] Walaa M Strogy, 2013, Speed Control of DC Motor Using PID Controller Base On Artificial Intellegence Technique, CoDIT’13 IEEE
[2.] Imawan B, Suprima, Hartlambang G Yanuangga, Muhlasin, 2016, Optimasi Kecepatan Motor DC Menggunakan Hybrid ANFIS-PID-FA Controller, SENTIA-2016, Polinema, Malang, pp: B15-B20. [3.] Masrukhan Nur M, Mulyo Piono M, Ajiatmo Dwi, Ali Machrus, 2016, Optimasi Kecepatan Motor DC Menggunakan PID Dengan Tunning Ant Colony Optimization (ACO) Controller, SENTIA-2016, Polinema, Malang, pp: B49-B52
[4.] Husein Ahmad, Gagan Signh, 2013, Controlling of D.C. Motor using Fuzzy Logic Controller“, Conference on Advances in Communication and Control Systems (CAC2S 2013)
[5.] Sanju Saini, Arvind Kumar, 2012, Speed Control of Separately Excited D.C Motor using Self Tuned ANFIS Techniques, IJCST Vol. 3, India.
[6.] Karaman S, Ozturk I, Yalcın H, Kayacier A, Sagdic O, 2012, Comparison of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System and artificial neural networks for estimation of oxidation parameters of sunflower oil added with some natural byproduct extracts, J. Sci. Food Agric. 49 – 58
[7.] Yang, X. S., 2011. Bat Algorithm for Multiobjective Optimization. Int. J. Bio-Inspired Com-putation, Vol. 3, No. 5, pp.267-274.
[8.] Muhammad H. Rashid, 2004, Power Electronics Circuits, Devices, and Applications, Prentice Hall. Dalam bentuk tabel dapat dilihat pada tabel 3.1. dibawah ini:
Tabel 3.1 Hasil Running Program Kontrol Motor DC berbagai kontroller
5. DAFTAR PUSTAKA 4. PENUTUP
