BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem kendali PID paling banyak digunakan dalam pengendalian di industri. Keberhasilan pengendali PID tergantung ketepatan dalam menentukan konstanta (penguatan) PID [1]. Secara praktis biasanya proses penentuan konstanta PID berdasarkan keahlian manusia berdasarkan aturan yang disebut rule of thumb. Apabila telah diperoleh hasil yang tepat maka konstanta PID ini digunakan untuk pengendalian selanjutnya. Hal ini tentu saja memiliki kelemahan sebab konstanta ini sama untuk setiap nilai error yang terjadi dan perlu penalaan ulang jika terjadi perubahan parameter plant pada konstanta PID. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan suatu cara untuk menentukan konstanta PID yang tepat sesuai dengan plant. Harapannya kinerja kendali PID dapat ditingkatkan. Seiring dengan perkembangan sistem berbasis pengetahuan, penalaan konstanta PID ini dapat ditentukan dengan menganalisis respon suatu sistem, hasil analisis ini dibentuk dalam sejumlah aturan. Dengan mengkombinasikan aturan, pengaturan ini menjadi sebuah sistem fuzzy sebagai salah satu sistem berbasis pengetahuan sehingga konstanta PID dapat ditala secara waktu nyata. Untuk mencapai hal ini sistem kendali dibentuk menjadi sistem kendali dua aras [2]. Aras pertama adalah sistem kendali PID konvensional. Aras kedua adalah sistem fuzzy yang menala konstanta PID secara real time. Sistem fuzzy dikonstruksi dari sekumpulan aturan if-then yang menguraikan bagaimana menala konstanta PID yang tepat pada setiap kondisi operasi. Keberhasilan pengendalian dengan kendali PID ditentukan penalaan parameter PID. Pada kendali PID konvensional, penalaan dilakukan pada kondisi tertentu tanpa memperhitungkan perubahan yang terjadi pada plant dan gangguan yang muncul. Berdasarkan kondisi tersebut maka dalam penelitian ini dicoba untuk mengoptimisasi parameter PID secara waktu nyata dengan memperhitungkan perubahan yang terjadi pada plant dan gangguan yang muncul dengan menggunakan pengendali berbasis logika fuzzy. 1

2 2 Motor BLDC merupakan komponen penting di dunia industri. Pengendalian kecepatan motor BLDC merupakan suatu proses yang rumit. Tetapi kerumitan yang dilakukan sebanding dengan unjuk kerja dari motor BLDC yang tinggi. Pengendalian diusahakan agar overshoot dan steady state error sekecil mungkin pada kondisi perubahan set point dan beban. Pada kendali Propotional- Integral-Derivatif (PID) konvensional, penalaan pada kondisi tertentu tanpa memperhitungkan perubahan pembebanan yang terjadi pada plant dan gangguan yang muncul mendapatkan hasil kendali yang sudah bagus dan teruji. Tetapi jika terjadi perubahan pembebanan pada plant, maka perlu diadakan setting ulang untuk membuat kendali PID menghasilkan unjuk kerja yang baik. Karaktristik yang umum digunakan dalam pengaturan suatu sistem antara lain meliputi stabilitas, akurasi, kecepatan respon dan sensitivitas [2]. Dalam aksi kendali proporsional, output dari sistem kontrol akan sebanding dengan inputnya. Sinyal output merupakan penguatan dari sinyal kesalahan dengan faktor tertentu, faktor penguatan ini merupakan konstanta proporsional dari sistem, yang dinyatakan dengan K p, dimana K p menpunyai respon yang tinggi/cepat. Dalam kendali integral, outputnya selalu berubah selama terjadi penyimpangan, dan kecepatan perubahan ouputnya tersebut sebanding dengan penyimpangannya, konstanta dinyatakan dengan K i, dimana K i ini mempunyai sensitivitas yang tinggi, yaitu dengan cara mereduksi error yang dihasilkan dari sinyal feedback. Semakin besar nilai K i, maka sensitivitasnya akan semakin tinggi, tetapi waktu yang dibutuhkan untuk mencapai kestabilan lebih cepat, demikian pula sebaliknya. Sedangkan kendali derivatif (turunan) bekerja berdasarkan laju perubahan simpangan, sehingga jenis kendali ini selalu digunakan bersama-sama dengan kontroler proporsional dan integral. Konstanta dinyatakan dengan K d, dimana K d ini mempengaruhi kestabilan dari sistem, karena aksi kendali ini mampu mereduksi error. Dengan penggabungan aksi kendali PID ini maka diharapkan akan mendapat suatu tanggapan yang mempunyai tingkat kestabilan yang tinggi.

3 3 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah di 1.1, penelitian dilakukan untuk memecahkan beberapa masalah yaitu : 1. Bagaimana mengendalikan motor BLDC agar adaptif tanpa banyak perhitungan matematis. 2. Menentukan konstanta PID yang tepat sesuai dengan plant yang digunakan. 3. Merancang sistem fuzzy yang dapat menala parameter PID secara waktu nyata. 4. Desain dan implementasi modul-modul program yang mencakup kebutuhan dalam penelitian yang dilakukan. 1.3 Pembatasan Masalah Pada penelitian tesis ini, permasalahan dibatasi pada bagaimana membangun sistem kendali kecepatan motor BLDC menggunakan algoritma hibrid PID-Fuzzy. Penulisan tidak membahas serta menganalisa konstruksi rangkaian daya maupun analisis perhitungannya, serta tidak membahasa secara detail bagaimana konstruksi di hardware dibuat maupun konstruksi software nya. Semua hardware maupun software yang dibuat hanya bersifat membantu proses dalam meneliti membangun sistem kendali kecepatan motor BLDC menggunakan algoritma hybrid PID-Fuzzy. 1.4 Keaslian Penelitian Penelitian sistem pengaturan kecepatan Motor BLDC sudah dilakukan oleh peneliti sebelumnya, diantaranya dilakukan oleh R. Shanmugasundram [3] dalam penelitiannya yang berjudul Low-Cost High Performance Brushless DC Motor Drive for Speed Control Applications. Penelitian ini mengaplikasikan teknik kontrol kecepatan BLDC dengan biaya yang murah. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Tze-Yee Ho, dkk [4], dalam penelitiannya mereduksi power factor sehingga didapat effisiensi dalam mengoperasikan Motor BLDC. Juga Zicheng Li [5] melakukan penelitian untuk mereduksi riak torsi pada pengaturan kecepatan Motor BLDC.

4 4 Dari penelitian Zhu Caihong, dkk [6], memodelkan BLDC secara matematik dan men-simulasikan sistim dengan pemodelan menggunakan MATLAB & SIMULINK. Pada penelitian yang dilakukan Changliang Xia, dkk [7], mengaplikan kendali PID dan logika Fuzzy untuk kendali kecepatan Motor BLDC dalam metode Algoritma Genetik. Muhammad Firdaus, dkk [8], melakukan sebuah studi perbandingan PI, Fuzzy dan Hybrid PI-Fuzzy Controller untuk pengendalian kecepatan motor BLDC, didalam papernya dilakukan studi dengan pemodelan MATLAB & SIMULINK, hasil dari studinya menyatakan kendali PI konvensional mampu mempertahankan akurasi steady state sementara kendali fuzzy mempunyai kinerja dalam hal terjadinya perubahan set point dan waktu penyelesaian lebih singkat. Kendali hibrid PI-Fuzzy controller memiliki pengendalian yang baik terhadap error yang terjadi. Arundhathi Shyam, dkk [9], melakukan suatu studi banding response kecepatan dari motor BLDC menggunakan kendali PI konvensional, Anti-wind up PI Controller dan Fuzzy Controller. Dalam penelitiannya, melakukan pemodelan secara matematik dan mensimulasikan system dengan MATLAB & SIMULINK, hasil dari studinya menyatakan bahwa kendali PI konvensional lebih lambat waktu penyelesainnya ( time settling ) dibandingkan dengan kendali Anti-wind up PI Controller dan Fuzzy Controller. Pada penelitiannnya Neha Tiwary, dkk [12], dalam papernya Design of Hybrid Fuzzy-PI controller for speed control of Brush less DC Motor, makalah ini menyajikan kendali hibrid PID Fuzzy untuk mengatur kecepatan motor BLDC, hasil penelitian ini menyatakan bahwa kendali fuzzy menawarkan respon kecepatan yang lebih baik dibandingkan dengan kendali PI konvensional, tetapi kendali PI memiliki kepatuhan yang baik terhadap variasi pembebanan dan waktu yang penyelesaian yang lebih lambat. Kendali hibrid PID Fuzzy menunjukkan pengendalian yang lebih baik. Mohammed Abdelbar Shamseldin, dkk [13], dalam papernya Speed Control of BLDC Motor By Using PID Control and Self-tuning Fuzzy PID

5 5 Controller, makalah ini menyajikan tiga kendali yang berbeda beda untuk mengatur motor BLDC. Dalam penelitiannya, dilakukan pengujian kemampuan masing-masing teknik pengendalian, yang pertama kendali PID konvensional, yang kedua menggunakan algoritma genetika untuk menyesuaikan parameter PID nya, yang ketiga kendali auto tuning PID-Fuzzy. Kendali kendali tersebut diuji untuk kecepatan regulasi dan pelacakan kecepatannya. Hasilnya menunjukkan bahwa kendali auto tuning PID-Fuzzy, menunjukkan kinerja yang lebih baik. Alexandra-Iulia Stînean, dkk [14], dalam papernya Hybrid Fuzzy Control Solutions for Brushless DC Drives with Variable Moment of Inertia. Makalah ini mengusulkan empat hibrida Takagi-Sugeno kendali fuzzy yang terdiri dari dua hibrida PI Neuro-Controller Fuzzy dan dua Adaptive Sliding Modus Fuzzy Controler untuk kontrol kecepatan dan posisi motor BLDC yang simulasikan. Penelitian ini melakukan penelitian proses penalaan PID dengan logika Fuzzy yang digunakan untuk pengendalian kecepatan Motor BLDC dengan penalaan otomatis ( auto tuning ). Pengendalian dilakukan secara real time, yang artinya pengendalian langsung dapat di implementasikan secara nyata dengan mengunakan mikrokontroler sebagai basis kendali. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini antara lain: 1. Metode penalaan konstanta PID secara auto-tuning dapat dijadikan masukan untuk penelitian berikutnya, khususnya pada sistem pengendalian kecepatan Motor BLDC. 2. Hasil perancangan sistem kendali secara real time ini dapat dijadikan referensi bagi penelitian berikutnya, terutama untuk perancangan sistem kendali berbasis mikrokontroler. 3. Metode kendali hybrid PID Fuzzy secara waktu nyata dapat dikembangkan untuk pengendalian Motor BLDC pada aplikasi industri maupun mobil listrik.

6 6 1.6 Tujuan Penelitian Memecahkan masalah pengendalian motor BLDC dengan membuat sistem pengendalian adaptif menggunakan hybrid PID Fuzzy yang di implementasikan dengan mikrokontroler.