DISAIN DAN IMPLEMENTASI PENGENDALI FUZZY BERBASIS DIAGRAM LADDER PLC MITSUBISHI Q02HCPU PADA SISTEM MOTOR INDUKSI

Transkripsi

1 DISAIN DAN IMPLEMENTASI PENGENDALI FUZZY BERBASIS DIAGRAM LADDER PLC MITSUBISHI Q02HCPU PADA SISTEM MOTOR INDUKSI Syarif Jamaluddin a, Ir. Aries Subiantoro, M.Sc. b a,b) Departemen Elektro Fakultas Teknik, Universitas Indonesia, Depok syarifjamaluddin@yahoo.com Abstrak Skripsi ini membahas mengenai disain dan implementasi pengendali fuzzy pada sistem motor induksi menggunakan PLC Mitsubishi Q02HCPU, meliputi perancangan konfigurasi hardware sistem secara keseluruhan, pemrograman fuzzy logic menggunakan diagram ladder, serta perancangan sistem monitoring unjuk kerja fuzzy. Sistem ini memanfaatkan pulsa pembacaan rotary encoder yang terkopel pada pulley motor induksi sebagai feedback kecepatan real. Abstract Design and Implementation of Fuzzy Controller Based On Ladder Diagram Mitsubishi PLC Q02HCPU for Induction Motor System. This paper discusses about the design and implementation of fuzzy controllers for induction motor system using Mitsubishi PLCs Q02HCPU, including designing the hardware configuration of the overall system, programming of fuzzy logic using ladder diagrams, as well as the performance design of fuzzy monitoring systems. These systems utilize pulse which read out from rotary encoder are coupled to the pulley of induction motor as real velocity feedback. Keywords: Fuzzy Logic, PLC, Rotary encoder 1. Pendahuluan Sebagian besar proses operasional mesinmesin produksi di dunia industri menggunakan motor induksi arus bolakbalik (AC) sebagai aktuator nya. Tipe squirrel cage atau motor induksi sangkar tupai merupakan yang paling banyak digunakan karena harganya yang relatif

2 murah, mudah didapatkan, serta tidak memerlukan perawatan khusus. Masalah yang timbul umumnya, user kesulitan untuk mendapatkan kecepatan putar yang konstan (set point) pada sistem yang dibutuhkan kepresisian tinggi. Hal ini disebabkan oleh pengaruh perubahan beban, frekuensi jala-jala, serta tegangan masukan. Untuk menjaga kestabilan kecepatan putar diperlukan suatu sistem umpan balik yang dapat memonitor kecepatan rotor secara real. Fuzzy logic sebagai sistem kontrol alternatif modern dapat diterapkan untuk mengatasi permasalahan yang bersifat non linier [1]. Dengan memanfaatkan sistem pembacaan pulsa menggunakan rotary encoder yang terkopel dengan pulley motor, informasi kecepatan aktual motor digunakan sebagai masukan fuzzy logic untuk memproses keluaran yang sesuai dengan set point yang diinginkan. 2. Metode Penelitian Blok diagram didalam perancangan sistem fuzzy pada penulisan ini secara umum dapat dilihat pada Gambar 1. Perancangan system fuzzy pada penulisan kali ini memiliki dua fungsi keanggotaan masukan (Error & DError). Nilai Error pada sistem diperoleh melalui persamaan (1). Error SP PV (1) Keterangan : - SP (Set Point) : Nilai speed yang diinginkan. - PV (Process Value) : Speed aktual motor yang diperoleh dari pembacaan sensor kecepatan. Sedangkan untuk nilai DError pada sistem diperoleh melalui persamaan (2). DError Error (n) Error (n-1) (2) Keterangan : - Error (n) : Error saat ini. - Error (n-1) : Error sebelumnya. Fungsi keanggotaan masukan Error / DError memiliki model yang sama dibagi kedalam tiga subset (negative, zero, positive) dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2. Fungsi keanggotaan masukan Error / DError Gambar 1. Blok diagram sistem fuzzy

3 Acuan yang digunakan dalam menentukan basis aturan fuzzy dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3. Acuan dalam pembentukan basis aturan fuzzy Plot perbaikan respon transien pada Gambar 3 dipecah kedalam sembilan area perbaikan dimulai dari R1 hingga R9. Komposisi dari kesembilan aturan tersebut dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Relasi Fuzzy Penjabaran dari kesembilan basis aturan fuzzy tersebut didalam bentuk ekspresi matemastis adalah sebagai berikut: 1. R1 : JIKA Error adalah POS (P) & DError adalah NEG (N) MAKA DV adalah NEG (N) 2. R2 : JIKA Error adalah NEG (N) & DError adalah NEG (N) MAKA DV adalah POS (P) 3. R3 : JIKA Error adalah NEG (N) & DError adalah POS (P) MAKA DV adalah POS (P) 4. R4 : JIKA Error adalah POS (P) & DError adalah POS (P) MAKA DV adalah NEG (N) 5. R5 : JIKA Error adalah POS (P) & DError adalah ZERO (Z) MAKA DV adalah NEG (N) 6. R6 : JIKA Error adalah NEG (N) & DError adalah ZERO (Z) MAKA DV adalah POS (P) 7. R7 : JIKA Error adalah ZERO (Z) & DError adalah POS (P) MAKA DV adalah NEG (N) 8. R8 : JIKA Error adalah ZERO (Z) & DError adalah NEG (N) MAKA DV adalah POS (P) 9. R9 : JIKA Error adalah ZERO (Z) & DError adalah ZERO (Z) MAKA DV adalah ZERO (Z) Metode inferensi yang digunakan pada penulisan makalah ini adalah metode inferensi yang dikembangkan oleh Zadeh- Mamdani. Bentuk model inferensi maxmin Mamdani untuk dua masukan crisp dapat dilihat melalui persamaan (3). µ k B (y) max[ min[ µ k k A1 (input (i)), µ A2 (input (j))]] k 1, 2, 3,... (3) dimana µ k A1 & µ k A2 adalah nilai fuzzy dari masing-masing subset pada fungsi keanggotaan masukan Error & DError

4 sedangkan µ B k (y) adalah nilai hasil proses inferensi max-min Mamdani [2]. Fungsi keanggotaan keluaran DV merepresentasikan perubahan tegangan analog yang terhubung sebagai masukan ke modul inverter, fungsi keanggotaan keluaran DV dibagi kedalam tiga subset (negative, zero, positive). Model dari fungsi keanggotaan DV dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4. Fungsi keanggotaan keluaran DV Proses defuzzifikasi pada penulisan makalah ini menggunakan dua metode sebagai perbandingan, yaitu: weighted average & middle of maxima. Pendekatan matematis dari metode defuzzifikasi weighted average dapat dilihat melalui persamaan (4). z * (4) pendekatan matematis dari metode defuzzifikasi middle of maxima dapat dilihat melalui persamaan (5). dimana μ z adalah nilai fuzzy dari hasil proses inferensi, z adalah nilai crisp dari masing-masing subset pada fungsi keanggotaan keluaran DV, dan n adalah banyaknya subset yang aktif pada fungsi keanggotaan keluaran DV. 3. Hasil dan Pembahasan Pada penulisan makalah ini percobaan di bagi kedalam dua siklus, yaitu: siklus Error positive dan siklus Error negative. Siklus Error positive diperoleh jika nilai set point (SP) lebih besar daripada nilai speed aktual (PV), sedangkan siklus Error negative diperoleh jika nilai set point (SP) lebih rendah daripada nilai speed aktual (PV). Data speed yang diuji pada siklus Error positive adalah (300, 600, 900, 1200) rpm dan untuk siklus Error negative adalah (900, 600, 300, 0) rpm. Tampilan sistem modul Human Machine Interface (HMI) pada percobaan siklus Error positive dan siklus Error negative dengan menggunakan dua metode defuzzifikasi (weitghted average & middle of maxima) dapat dilihat melalui Gambar 5. z * (5)

5 (a) (b) (c)

6 (d) Gambar 5. Tampilan sistem HMI (a). Gambar siklus Error positive (weighted average) (b). Gambar siklus Error positive (middle of maxima) (c). Gambar siklus Error negative (weighted average) (d). Gambar siklus Error negative (middle of maxima) Grafik respon transien siklus Error positive pada percobaan dengan weighted average dapat dilihat pada Gambar 6. Grafik respon transien siklus Error positive pada percobaan dengan middle of maxima dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 6. Grafik respon transien siklus Error positive (weighted average) Gambar 7. Grafik respon transien siklus Error positive (middle of maxima)

7 Grafik respon transien siklus Error negative pada percobaan dengan weighted average dapat dilihat pada Gambar 8. Rekapitulasi parameter unjuk kerja siklus Error positive pada percobaan dengan weighted average dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Rekapitulasi parameter unjuk kerja siklus Error positive (weighted average) Error No. speed Settling Overshoot Undershoot steady (rpm) time (sec) state (rpm /%) 1 0 ke 300 2,3 2, / 1, ke 600 2,3 1, / 0, ke 900 2, / 0, ke ,4 0, / 0,67 Gambar 8. Grafik respon transien siklus Error negative (weighted average) Grafik respon transien siklus Error negative pada percobaan dengan middle of maxima dapat dilihat pada Gambar 9. Nilai rata-rata parameter unjuk kerja respon transien berdasarkan Tabel 2 adalah sebagai berikut. - Nilai rata-rata settling time (T s ) :,,,, 2,575 sec - Nilai rata-rata overshoot (% OS) :,,, 1,23 % - Nilai rata-rata error steady state (e ss ) :,,,, 0,875 % Gambar 9. Grafik respon transien siklus Error negative (middle of maxima) Rekapitulasi parameter unjuk kerja siklus Error positive pada percobaan dengan middle of maxima dapat dilihat pada Tabel 3.

8 No. Tabel 3. Rekapitulasi parameter unjuk speed (rpm) kerja siklus Error positive (middle of maxima) Nilai rata-rata parameter unjuk kerja respon transien berdasarkan Tabel 3 adalah sebagai berikut. - Nilai rata-rata settling time (T s ) :,,,, 2,575 sec - Nilai rata-rata overshoot (% OS) :,, 1,25 % - Nilai rata-rata error steady state (e ss ) :,,,, 0,91 % Rekapitulasi parameter unjuk kerja siklus Error negative pada percobaan dengan weighted average dapat dilihat pada Tabel 4. Settling time (sec) Overshoot Tabel 4. Rekapitulasi parameter unjuk kerja siklus Error negative (weighted average) Undershoot Error steady state (rpm / %) 1 0 ke 300 2,3 3, / 1, ke 600 2,3 1, / 0, ke 900 2, / 0, ke , / 0,58 No. speed (rpm) Nilai rata-rata parameter unjuk kerja respon transien berdasarkan Tabel 4 adalah sebagai berikut. - Nilai rata-rata settling time (T s ) :,,,, 3,375 sec - Nilai rata-rata overshoot (% OS) :, 0,472 % - Nilai rata-rata undershoot (% US) :, 0,207 % - Nilai rata-rata error steady state (e ss ) :,,, 0,792 % Settling time (sec) Overshoot Rekapitulasi parameter unjuk kerja siklus Error negative pada percobaan dengan middle of maxima dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Rekapitulasi parameter unjuk kerja siklus Error negative (middle of maxima) Undershoot Error steady state (rpm / %) ke 900 2,3 0, / 0, ke 600 2, / 0, ke 300 4,4 0 0,83 5 / 1, ke 0 4,

9 No. speed (rpm) Nilai rata-rata parameter unjuk kerja respon transien berdasarkan Tabel 5 adalah sebagai berikut. - Nilai rata-rata settling time (T s ) :,,,, 3,7 sec - Nilai rata-rata undershoot (% US) :, 0,805 % - Nilai rata-rata error steady state (e ss ) : Settling time (sec),,, 0,792 % 4. Kesimpulan Overshoot Undershoot Error steady state (rpm / %) ke 900 2, / 0, ke 600 4,6 0 0,22 5 / 0, ke 300 3, / 1, ke 0 4, Daftar Acuan [1] T.J. Ross, Fuzzy Logic With Engineering Applications, 2nd Ed., Jhon Wiley & Sons Ltd, [2] G.J. Klir, Y. Bo, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Prentice Hall Inc. New Jersey, [3] W. Banks, H. Gordon, Fuzzy Logic in Embedded Microcomputer and Control Systems, Byte Craft Ltd. Canada, [4] A.M. Ibrahim, Fuzzy Logic for Embedded Systems Applications, Elsevier Science. USA, [5] K. Ogata, Modern Control Engineering, Prentice Hall Inc. Minnesota, [6] E. Pitowarno, Desain Kontrol dan Kecerdasan Buatan, Andi Offset. Yogyakarta, Berdasarkan hasil perbandingan rata-rata parameter unjuk kerja yang diperoleh dari grafik respon transien, maka dapat disimpulkan bahwa respon dan stabilitas yang dihasilkan oleh sistem pada pecobaan dengan menggunakan metode defuzzifikasi weighted average relatif lebih baik daripada metode defuzzifikasi middle of maxima.