Pengaturan Akselarasi di Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode ANFIS
|
|
- Harjanti Jayadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Pengaturan Akselarasi di Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode ANFIS Yoga Septefa Nuris dan Rusdhianto Effendi A.K. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya rusdhi@elect-eng.its.ac.id Abstrak Hybrid Electric Vehicle (HEV) merupakan kendaraan yang menggabungkan kerja Internal Combustion Engine (ICE) dan motor listrik dengan konfigurasi series atau parallel. Pada konfigurasi parallel, penggabungan ini dilakukan dengan menghubungkan poros ICE dan poros motor DC secara parallel dengan sistem roda gerirgi. Pada tugas akhir ini, digunakan simulator Parallel HEV (PHEV) untuk merepresentasikan kerja PHEV, simulator akan menggunakan ICE 2 Tak dan motor DC. Dengan konfigurasi parallel, ketika ICE melakukan proses akselarasi dengan keadaan motor DC tidak bekerja akan menyebabkan respon Internal Combustion Engine (ICE) menjadi lambat karena motor DC akan menjadi beban. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu pengaturan untuk membuat motor DC bekerja saat keadaan akselarasi. Pengaturan motor DC bertujuan agar motor DC bekerja berdasarkan selisih model referensi PHEV dan model ICE. Kontroler Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) akan digunakan untuk mengatur kecepatan motor DC pada keadaan akselarasi. Dengan nilai learning rate sebesar 0,5 dan jumlah maksimal epoh sebesar 5. Pada pengujian simulasi didapatkan respon kecepatan PHEV dapat mencapai model referensi pada t = 0,626 s, dan lebih cepat daripada respon ICE yang dapat mencapai model referensi pada t = 1,93 s. Sedangkan pada pengujian implementasi respon PHEV akan mendahui ICE sebesar t = 0.05 s. Dari hasil pengujian, sehingga disimpulkan bahwa kontoler ANFIS dapat digunakan untuk pengaturan akselarasi PHEV. Kata Kunci akselerasi, ANFIS, HEV, motor DC I. PENDAHULUAN Dengan meningkatnya jumlah kendaraan konvensional yang digunakan, menyebabkan kebutuhan bahan bakar minyak akan meningkat. Hal itu menyebabkan potensi krisis energi akan mengancam di masa depan. Untuk menanggulanginya diperlukan kendaraan alternatif yang dapat mengurangi kebutuhan bahan bakar minyak. Antara lain dengan melakukan pengembangan kendaraan yang memiliki efisiensi tinggi yaitu HEV. HEV merupakan kombinasi antara dua sumber energi yaitu ICE dan motor listrik. ICE dan motor listrik dapat bekerja secara bersama-sama atau bekerja bergantian menurut kebutuhan dari HEV. Kombinasi ini ditujukan untuk mengurangi konsumsi bahan bakar tanpa mengurangi tenaga yang dikeluarkan [1]. Masalah umum pada HEV adalah pada keadaan akselarasi ICE akan membutuhkan bantuan kerja dari motor listrik agar ICE tidak terbebani dengan motor listrik yang tidak aktif. Hal ini disebabkan karena ICE terhubung dengan motor listrik. Dengan arsitektur HEV yang lebih rumit dari kendaraan konvensional, diperlukan strategi kontrol yang dapat menghasilkan efisiensi yang tinggi pada HEV terutama pada keadaan akselarasi. Pada masa ini metode kontrol cerdas telah dikembangkan untuk mengatur kecepatan dari Motor DC Brushless, dengan menggunakan logika fuzzy dalam suatu kontroler cerdas, masih terjadi osilasi pada keadaan steady state. Selain itu, untuk menentukan range fungsi keanggotaan juga sangat sulit [2].Dengan menggunakan kontroler ANFIS, daerah fungsi keanggotaan dapat ditentukan secara otomatis. Jumlah dan fungsi keanggotaan akan sangat menentukan kualitas dari kontroler. Respon kecepatan dari motor DC brushless menggunakan kontroler ANFIS menunjukkan respon terbaik menggunakan fungsi bell dengan lima fungsi keanggotaan [3] Untuk suatu metode kontrol cerdas yang mampu mengatasi variasi beban dari sebuah kemampuan mesin, ANFIS sangat berguna untuk diimplementasikan karena menggabungkan keuntungan dari jaringan Artificial Intelligent dan Fuzzy Inference System [4]. Oleh karena itu,dalam tugas akhir kali ini akan dilakukan perancangan dengan metode ANFIS dalam pengendalian kecepatan motor listrik untuk membantu ICE mencapai referensi ketika terjadi percepatan pada HEV. Dengan menggunakan metode ini diharapkan akan membuat kecepatan HEV akan mencapai kecepatan referensi dalam waktu yang lebih singkat. Pada tugas akhir ini, digunakan simulator PHEV untuk merepresentasikan PHEV sebenarnya,dengan kombinasi ICE dua tak dan motor DC yang berfungsi sebagai motor listrik pada HEV. Simulator yang digunakan merupakan simulator yang dibuat pada penelitian sebelumnya [5], dengan kombinasi ICE dua tak dan motor DC sebagai motor listrik sebagai penggerak utama. Pada perancangan sistem di Tugas Akhir ini digunakan pemodelan simulator HEV yang telah dilakukan di penelitian sebelumnya [6][7]. Makalah ini akan membahas dasar teori tentang sistem pada Bab II, sedangkan pada Bab III akan dibahas tentang perancangan sistem. Pengujian dan analisa sistem yang telah dibuat dipaparkan pada Bab IV. Dari pengujian dan analisa sistem yang dilakukan akan ditarik kesimpulan pada Bab V II. DESKRIPSI SISTEM A. Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (HEV) Simulator PHEV yang digunakan pada Tugas Akhir ini merupakan representasi sistem PHEV. Komponen yang membangun sistem ini antara lain : ICE 2 Tak sebagai penggerak utama, motor DC sebagai penggerak tambahan,
2 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) rem elektromagnetik digunakan sebagai beban PHEV sementara sistem roda gerigi akan digunakan untuk menggabungkan kerja dari ICE dan motor DC. Sedangkan tachogenerator sebagai sensor kecepatan pada sistem. Komponen-komponen tersebut terangkai menjadi sebuah simulator PHEV yang ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar 3 Skema pengendalian Kecepatan Motor DC Dari Gambar 3 ditunjukkan bahwa sumber tegangan untuk membangkitkan energi mekanis motor DC diperoleh dari tegangan tiga fasa yang disearahkan menjadi tegangan DC. Untuk mengendalikan kecepatan diperlukan feedback berupa tegangan sedangkan untuk mengendalikan torsi diperlukan feedback berupa arus. Gambar 1. Simulator HEV [7] B. Motor DC [8] Motor DC merupakan salah satu mesin listrik yang menghasilkan energi gerak. Motor DC dibagi menjadi beberapa jenis antara lain : motor DC penguat terpisah, motor DC shunt, motor DC magnet permanen, motor DC series dan motor DC kompon. Pemisahan ini berdasarkan struktur rangkaian listrik dari kumparan jangkar dan kumparan medan[5]. Motor DC memiliki bagian yang bergerak(rotor) dan tidak bergerak (stator). Klasifikasi motor DC jika dipandang dari kumparan medan maka akan dibagi menjadi penguatan terpisah dan penguatan sendiri. Penguatan sendiri adalah ketika lilitan pada rotor tersambung langsung dengan terminal sumber tergangan. Sedangkan penguatan terpisah adalah ketika lilitan pada rotor terhubung pada sumber tegangan terpisah. [7] Prinsip kerja motor DC adalah ketika ada arus yang melewati suatu konduktor dan diletakkan pada suatu medan magnet maka akan menghasilkan suatu gaya yang akan memutar rotor. Gambar 2. Rangkaian Ekivalen Motor DC Dari Gambar 2 rangkaian kita dapat merumuskan tegangan pada motor ini adalah pada Persamaan (1) E_A=K ω (1) Di mana E_Aadalah tegangan pada rotor, K menunjukkan konstanta, menunjukkan konstanta motor, dan ω merupakan kecepatan sudut. Dari persamaan ini kita dat mengetahui bahwa hubungan antara tegangan di rotor proporsional dengan kecepatan sudut. Oleh karena itu skema dalam pengendalian motor DC akan ditunjukkan pada Gambar 3 III. PERANCANGAN SISTEM A. Diagram Blok Sistem Perancangan yang dibuat merupakan pengaturan kecepatan motor DC pada keadaan akselerasi yang ditunjukkan pada diagram blok sistem pada Gambar 4 Input (pedal) Model referensi Invers Model Output Motor DC Output ICE ANFIS Gambar 4 Diagram Blok Sistem de dt observer Input (autotrafo) + - DRIVER Rem elektromagnetik ICE Motor DC tachogenerator Output PHEV Dari Gambar 4, dapat diuraikan bahwa kerja motor DC yang ingin dicapai adalah dari model referensi yang dibuat dikurangi dengan respon ICE. Model referensi dibuat memiliki rise time lebih cepat dari rise time respon ICE. Kontroler akan memberikan sinyal ke driver yang digunakan untuk menggerakkan motor DC yang akan membantu kerja ICE. B. Pemodelan Sistem [6][7] Pemodelan pada sistem ini dibagi menjadi pemodelan ICE dan motor DC. Adapun pemodelan yang digunakan adalah mengacu pada pemodelan yang telah dibuat pada penelitan sebelumnya[2]. Dari penelitian sebelumnya, diperoleh pemodelan motor DC pada Persamaan (2) 11,01 G(s) = (s 2 (2) + 4,5s + 11,056) Pemodelan ini didapatkan dengan menggunakan pendekatan analitik. Sedangkan pemodelan ICE didapat dengan memberikan beban minimal,nominal dan maksimal pada ICE. Hasil respon ICE tersebut diidentifkasi dengan metode Strejc. Hasil pemodelan yang diperoleh [7] adalah pada Persamaan (3).
3 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) G(s) = 1 (0.1848s + 1) 2 (3) C. Model Referensi [6] Model referensi dibuat sebagai model target yang harus dicapai oleh plant. Dalam pengaturan akselarasi, model referensi dibuat dengan rise time yang lebih cepat daripada rise time ICE, sesuai dengan tujaun perancangan yaitu kerja motor DC untuk membantu akselarasi PHEV. Model target u(k) = 1 τ a juga dibuat tidak memiliki error steady state. Dari hasil b 0 τ+t 1 y(k) + a 2 y(k 1) s identifikasi yang telah dilakukan penelitian sebelumnya [1], b 1 u(k 1) + T s y τ+t r (k + 1) didapatkan rise time motor bakar sebesar 1 s dan nilai time s (5) constant sebesar 0,3726 s. Model referensi dibuat memiliki Dengan nilai τ didapat dari y model. rise time lebih cepat dengan time constant yang lebih kecil sehingga dibuat model referensi dengan fungsi alih berikut : a. Lapisan 1 1 (4) (3.11) Pada lapisan ini, neuron memiliki sifat adaptif. Keluaran G(s) = 0,2 s + 1 D. Perancangan Kontroler ANFIS [9][10] Kontroler ANFIS digunakan untuk mengatur kecepatan motor pada simulator PHEV. Kontroler ANFIS akan menggunakan keluaran dari inverse model pada plant sebagai data target output keluaran plant. Struktur ANFIS yang digunakan mengacu pada struktur yang dipaparkan oleh Jang [3]. Dengan menggunakan mekanisme inferensi fuzzy fungsi Sugeno orde 1 dan fungsi Bell untuk membangkitkan fungsi keanggotaan maka diperlukan penghitungan parameterparameter pada kontroler ANFIS yang akan dibagi menjadi dua tahap, yaitu tahap forward pass dan back pass. Pada perhitungan ini akan terjadi pembelajaran untuk perubahan nilai parameter. Pembelajaran arah maju atau forward pass parameter premis dianggap tetap untuk memperbaiki parameter konsekuen, sedangkan pada arah mundur atau back pass parameter premis akan dianggap tetap untuk memperbaiki parameter konsekuen. Pembelajaran yang dipaparkan sebelumnya [9] menggunakan metode RLSE pada arah maju dan gradient descent pada, namun pada perancangan ini digunakan algoritma gradient descent pada kedua arah pembelajaran. Kombinasi ini digunakan ketika semua parameter dianggap linier.. Gambar Struktur ANFIS ditunjukkan dalam Gambar 5 Dari Gambar 5, struktur ANFIS terdiri dari lima lapisan. Perhitungan ANFIS pada tahap maju atau forward pass artinya perhitungan akan merambat maju dari lapisan ke 1 menuju ke lapisan 5. Skema pembelajaran ANFIS didapat dengan inverse learning [9]. Sinyal informasi untuk masukan kontroler adalah error antara model yang diinginkan dengan keluaran motor bakar seperti gambar 4. Persamaan keluaran inverse model adalah sebagai berikut [6] : tiap tiap neuron adalah fungsi keanggotaan input. Pada struktur di Gambar 5, output lapisan 1 adalah µ A1, µ A2, µ A3, µ B1, µ B2, µ B3.Fungsi keanggotaan yang dipakai adalah fungsi Generalized Bell yang diberikan sebagai berikut: 1 µ(x) = 1 + x c a b (6) (3.11 Di mana {a,b,c} adalah parameter yang awalnya ditentukan secara acak, untuk mempermudah perhitungan nilai b dianggap = 1. Sedangkan parameter a dan b akan diperbaiki pada tahap back pass. Saat nilai parameter ini berubah maka kurva fungsi keanggotaan akan berubah. Akan dibentuk sejumlah i aturan yang dibentuk dari klasifikasi fungsi keanggotaan. Aturan yang dibuat pada kontroler ANFIS ini direpresentasikan dalam Tabel 1. Tabel 1 Basis Aturan Kontroler ANFIS delta error ( e)= X 2 Gaya (u) error (e)= X 1 A1 A2 A3 B1 ω 1 ω 4 ω 7 B2 ω 2 ω 5 ω 8 B3 ω 3 ω 6 ω 9 Maka dengan setiap masukan akan membentuk 3 fungsi keanggotaan, yang akan menghasilkan sejumlah i = 9 aturan pada Lapisan 2. b. Lapisan 2 Neuron pada lapisan ini adalah hasil dari perkalian dari masukan neuron sebelumnya. Fungsi yang digunakan pada neuron ini adalah operator AND. Dengan i = 1,2..n, maka : L 2 = w i = µa(x 1 )µb(x 2 ) (7) Gambar 5 Struktur ANFIS c. Lapisan 3 Setiap neuron pada lapisan ini adalah node tetap yang berupa hasil normalisasi, dicari dengan w L 3 = w ı = i (8) w i +w i+1 +.+w n
4 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) d. Lapisan 4 Neuron-neuron di lapisan ini merupakan node adaptif terhadap output, dimana : L 4 = w i y i = (c w ı i1 x 1 + c i2 x 2 + c i0 ) (9) dimana y i adalah bobot. Bobot ini akan direvisi untuk epoh > 1, dengan menggunakan Gradien Descent maka : y i = y i + ηε out w ı (10) dimana η = nilai laju pembelajaran yang bernilai antara 0-1 dan ε out = error antara output target dengan output jaringan. e. Lapisan 5 Lapisan ke lima adalah berisi neuron yang merupakan penjumlahan neuron-neuron pada lapisan ke 4. Fungsi pada lapisan ini adalah L 5 = i y w ı i (11) Pada tahap back pass pembelajaran dilakukan dengan mempropagasikan balik error antara keluaran jaringan ANFIS dan keluaran target. Pada tahap ini parameter konsekuen dianggap tetap untuk memperbaiki parameter premis menggunakan gradient descent. Dengan struktur ANFIS pada gambar 3.3 yang memiliki 5 lapisan dengan jumlah N(L) neuron pada lapisan ke-l, dengan fungsi Gambar 6. Respon PHEV Tanpa terhadap sinyal step Dari Gambar 6 ditunjukkan bahwa ICE akan mencapai set point pada t = 1,93 s dengan rise time sebesar t r = s. Selanjutnya adalah pengujian ICE dengan perubahan amplitudo, pengujian ini merepresentasikan perubahan set point pada proses akselarasi PHEV. Hasil dari simulasi ditunjukkan pada Gambar 7 N(L) Ep = (d k X L,k ) 2 k=1 informasi error pada L1 atau ε 1 akan digunakan untuk memperbaiki parameter premis, dengan perhitungan umum sebagai berikut : 2(x ε a = (ε 1 ) i c i ) 2 a 3 i 1+ x i c 2 (13) i a i ε c = (ε 1 ) 2(x i c i ) 2 a 2 i 1+ x i c i a i 2 (14) Setelah didapatkan error parameter, maka perubahan nilai parameter premis dirumuskan sebagai berikut : Δa i = ηε a x i (15) Δc i = ηε c x i (16) Dimana η adalah nilai laju pembelajaran yang bernilai antara 0-1. Untuk menentukan nilai parameter premis yang baru menjadi a i = a i + Δa i (17) c i = c i + Δc i (18) IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM Pengujian dan analisis sistem dilakukan melalui simulasi pada software Matlab dan pengujian dengan implementasi. A. Pengujian Simulasi ICE Berbeban Nominal Tanpa Pengujian simulasi ini dilakukan dengan memberikan set point kecepatan PHEV sebesar 1095 rpm dengan berbeban nominal. Hasil simulasi ditunjukkan pada Gambar (12) (3.11 Gambar 7. Respon ICE Berbeban Nominal Tanpa Bantuan Motor DC dengan perubahan amplitudo Dari Gambar 7, ditunjukkan bahwa ICE akan memilik irise time pada set point pertama dengan 372,3 rpm sebesar t r = detik, sedangkan pada set point kedua sebesar 538,7 rpm, rise time ICE sebesar t r = detik. Pada set point ketiga sebesar 799,4 rpm dengan t r = 1, detik. Dan dengan set point keempat sebesar 1095 rpm dengan t r = detik B. Pengujian Efek Perubahan Learning Rate Kontroler ANFIS Terhadap Sinyal Kontrol Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui efek dari perubahan learning rate pada kontroler ANFIS. Pengujian ini akan mengubah variasi nilai learning rate pada 0,05 ; 0,5 ; 0,9.Dari pengujian simulasi, learning rate sebesar 0,05 menunjukkan kemampuan adaptasi kontroler ANFIS saat t = 0,248 s, learning rate sebesar 0,5 menunjukkan kemampuan adaptasi kontroler ANFIS saat t = 0,084 s, sedangkan learning rate sebesar 0,9 menunjukkan kemampuan adaptasi kontroler ANFIS saat t = 0,064 s. Dari respon yang didapat, dapat diketahui jika semakin besar learning rate, maka semakin cepat kontroler ANFIS akan beradaptasi dengan sinyal target. Namun dengan rentang learning rate yang semakin besar, maka akan menyebabkan ketidakstabilan di nilai tertentu, hal ini dikarenakan dalam proses adaptasi rentang yang digunakan terlalu jauh dari nilai target sehingga adaptasi menjadi kurang sempurna. Dengan pengujian yang telah dilakukan, maka learning rate yang dipilih sebesar 0,5 dengan respon pada Gambar 8
5 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Gambar 8 Respon Kontroler Terhadap Sinyal Target dengan Learning Rate Sebesar 0,5 C. Pengujian Efek Perubahan Maksimum Epoh Kontroler ANFIS Terhadap Sinyal Kontrol Dalam pengujian ini dilakukan untuk mengetahui efek perubahan jumlah epoh dalam ANFIS terhadap kemampuan adapatsi. Pengujian akan dilakukan dengan mengubah Maksimum Epoh dengan nilai 5;10;20;50;100. diketahui bahwa ketika epoh kontroler sama dengan 5 maka sinyal kontrol akan mampu berdaptasi secara tepat pada t = 0,088 s. Jika kita menaikkan epoh menjadi 10, maka sinyal kontrol akan menjadi mampu beradaptasi secara tepat pada t = 0,064 s. Ketika epoh dinaikkan menjadi 20, maka sinyal kontrol akan menjadi mampu beradaptasi secara tepat pada t = 0,048 s. Sedangkan saat dinaikkan lagi menjadi epoh 50, maka didapat sinyal kontrol akan mampu beradaptasi secara tepat pada t = 0,024 s. Saat epoh diperbesar 100, maka kontroler ANFIS akan mampu beradapatasi secara tepat dari t = 0 s. Dari hasil pengujian simulasi yang didapat, maka dapat disimpulkan bahwa semakin besar jumlah epoh kontroler ANFIS maka sinyal kontrol yang didapat akan semakin mendekati sinyal target. D. Pengujian Simulasi PHEV Berbeban Nominal dengan Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui hasil perancangan sistem kontroler motor DC pada PHEV dengan metode ANFIS. Pengujian ini terdiri dari dua bagian yaitu pengujian dengan memberikan sinyal step dengan referensi kecepatan maksimal dan yang kedua adalah memberikan sinyal step dengan perubahan referensi secara bertahap pada PHEV. Pada Gambar ditunjukkan hasil pengujian sinyal step denga referensi kecepatan maksimal. Sedangkan Gambar ditunjukkan hasil pengujian dengan perubahan sinyal referensi bertahap. Motor DC pada sistem ini bertujuan untuk membantu motor bakar mencapai referensi pada saat, maka model referensi motor DC adalah selisih antara model referensi dengan respon motor bakar. Gambar 10 Sinyal Error Output Motor DC Gambar 11 Respon PHEV dengan Perubahan Sinyal Referensi Bertahap Dari Gambar 9, diketahui bahwa ketika PHEV bekerja dengan bantuan motor DC yang dikontrol dengan metode ANFIS terdapat delay sekitar 0,023 detik. Hal ini terjadi karena karakteristik kontroler yang memerlukan adaptasi untuk mengikuti sinyal target. PHEV akan mencapai model referensi pada t = 0,626 s. Pada Gambar 10 ditunjukkan sinyal error output motor DC setelah diberi kontroler menunujukkan error antara model referensi dengan output target motor DC pada sekitar t = 0,98 s bernilai 0. Sedangkan pada Gambar 11, merupakan hasil pengujian perubahan sinyal referensi. Dengan perubahan 372,3 rpm ; 538,8 rpm;799,35 rpm;1095rpm. Maka PHEV dapat mencapai model referensi ketika t=0,624s ; t=3,03s ; 5,74s ; t=8,4s. E. Pengujian Implementasi PHEV Berbeban Nominal Tanpa Dalam pengujian ini, PHEV diberi beban nominal sebesar 60 volt. Pengujian akan dilakukan tanpa bantuan motor DC dengan cara memutuskan hubungan tegangan sumber ke motor DC. Dari pengujian tersebut, diperoleh hasil respon PHEV dalam Gambar 12 Gambar 12 Respon PHEV Berbeban Nominal Tanpa Bantuan Motor DC Gambar 9 Respon PHEV Dengan Dari Gambar 12, dapat kita ketahui jika PHEV tanpa bantuan motor DC memiliki respon lebih lambat jika dibandingkan dengan model referensi. Respon PHEV akan memiliki delay t = 0,18 s dari model referensi.
6 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) F. Pengujian Implementasi PHEV Berbeban Nominal Dengan Dalam pengujian ini, PHEV diberi beban nominal sebesar 60 volt. Pengujian ini dilakukan dengan bantuan motor DC yang dikontrol oleh kontroler ANFIS. Dari pengujian tersebut, diperoleh hasil respon PHEV dalam Gambar 13. Pada pengujian implementasi, respon PHEV menggunakan kontroler ANFIS hanya akan mendahului PHEV tanpa kontroler sebesar t = 0,05 s. Hal ini dikarenakan implementasi sinyal kontrol dibatasi pada 0-5 volt atau rpm yang menyebabkan PHEV dengan kontroler ANFIS memiliki keterbatasan dalam membantu kerja ICE. DAFTAR PUSTAKA Gambar 13 Respon PHEV Berbeban Nominal dengan Gambar 14 Respon PHEV dengan dan Tanpa [1] Momoh, Omonowo D., Omoigui, Michael O. An Overview of Hybrid Electric Vehicle Technology, IEEE, , September, [2] Hidayat, Munawar, I, Design and Implementation the Speed Control of Brushless DC Machine Using Fuzzy Logic, Thesis Magister Program of Electrical Departement ITB, Bandung, [3] Hidayat, PH.Sasongko, Sarjiya & Suharyanto, Performance Analysis of Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS) for Speed Control of Brushless DC Motor, Proc. ICEEI 2011,17-19 July [4] Joycer Osorio,Arturo Molina,Pedro Ponce and David Romero, A Supervised Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Controller for a Hybrid Electric Vehicle s Power Train System, Proc. IEEE Conf. on Control and Automation (ICCA),Santhiago,Chile,2011. [5] Sriwidodo, Wahyu. Perancangan dan Implementasi Pengendalian Traksi Berbasis Neuro Fuzzy untuk Simulator Kendaraan Hybrid pada Mode Akselerasi, Tugas Akhir, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, [6] Wibowo, Bayu Prasetyo, Traction Control pada Parallel Hybrid Electric Vehicle (HEV) dengan Menggunakan Metode Kontrol Neouro-Fuzzy Prediktif,, Tugas Akhir, 2014, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [7] Resmi, Ilmiyah Elrosa Citra, Traction Control pada Parallel Hybrid Electric Vehicle dengan Metode Generalized Predictive Control, Tugas Akhir, 2014, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [8] Austin Hughes and Bill Drury, Electric Motors And Drives, Fundamentals, Types, And Applications Fourth Edition, Oxford, [9] Jang, Jyh-Shing Roger, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, [10] Kusumadewi,Sri., Neuro-Fuzzy Edisi, Graha Ilmu, 2010, Yogyakarta. Dari Gambar 13, ditunjukkan bahwa motor DC telah membuat PHEV bekerja lebih cepat dari model ICE dengan respon PHEV bekerja pada t = 0, 138 s. Dari Gambar 14, ditunjukkan perbandingan antara Respon PHEV tanpa bantuan motor DC dan menggunakan bantuan motor DC. Dengan menggunakan bantuan motor DC, respon PHEV yang ditunjukkan warna merah pada Gambar 14 akan selalu berusaha mendahului respon PHEV tanpa bantuan motor DC dengan selisih awal saat penyalaan sekitar t = 0,05 s. Namun PHEV belum mampu mencapai hasil simulasi karena sinyal target kontrol motor DC dibatasi. Pada proses implementasi dibutuhkan nilai saturasi untuk menjaga agar motor DC tidak rusak. V. KESIMPULAN Dalam kondisi tanpa bantuan motor DC, PHEV akan mencapai set point pada t = 1, 93 s, sedangkan PHEV dengan kontroler ANFIS dapat membantu respon PHEV mencapai model referensi pada t = 0,574 s. Oleh karena itu, kontroler ANFIS dapat digunakan pada proses akselerasi PHEV seperti yang diharapkan. Namun dengan karakteristik kontoler ANFIS yang memerlukan pembelajaran maka terdapat delay sekitar t = 0,023 detik sebelum kontroler akan memberikan sinyal kontrol kepada motor DC.
Traction Control pada Parallel Hybrid Electric Vehicle (HEV) dengan Menggunakan Metode Kontrol Neuro-Fuzzy Prediktif
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No., (24) ISSN: 2337-3539 (23-927 Print) E-25 Traction Control pada Parallel Hybrid Electric Vehicle (HEV) dengan Menggunakan Metode Kontrol Neuro-Fuzzy Prediktif Bayu Prasetyo
Lebih terperinciDESAIN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER OPTIMAL BERBASIS NEURO FUZZY UNTUK PENGENDALIAN SIMULATOR HYBRID ELECTRIC VEHICLE
DESAIN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER OPTIMAL BERBASIS NEURO FUZZY UNTUK PENGENDALIAN SIMULATOR HYBRID ELECTRIC VEHICLE Galih Satrio Aji Wibowo Jurusan Teknik Elektro FTI, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciDesain dan Implementasi Kontroler Sliding Mode untuk Pengaturan Akselerasi pada Simulator Hybrid Electric Vehicle
PROCEDIG SEMIAR TUGAS AKHIR JUI 013 1 Desain dan Implementasi Kontroler Sliding Mode untuk Pengaturan Akselerasi pada Simulator Hybrid Electric Vehicle Suci Endah Sholihah, Mochammad Rameli, dan Rusdhianto
Lebih terperinciPengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode PID Linear Quadratic Regulator
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 4, No. 2, (2015) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) E-31 Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode PID Linear Quadratic Regulator Fanniesha
Lebih terperinciTraction Control pada Parallel Hybrid Electric Vehicle dengan Metode Generalized Predictive Control
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (214) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) E-19 Traction Control pada Parallel Hybrid Electric Vehicle dengan Metode Generalized Predictive Control Ilmiyah Elrosa C.R.,
Lebih terperinciPERANCANGAN MODEL PREDICTIVE TORQUE CONTROL (MPTC) UNTUK PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 PHASA DENGAN ROBUST STATOR FLUX OBSERVER
PERANCANGAN MODEL PREDICTIVE TORQUE CONTROL (MPTC) UNTUK PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 PHASA DENGAN ROBUST STATOR FLUX OBSERVER Halim Mudia 1), Mochammad Rameli 2), dan Rusdhianto Efendi 3) 1),
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: ( Print) E-13
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (214) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) E-13 Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Menggunakan Linear Quadratic Regulator (LQR)
Lebih terperinciPerancangan Dan Implementasi Sistem Pengaturan Kecepatan Motor Bldc Menggunakan Kontroler Pi Berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif
F68 Perancangan Dan Implementasi Sistem Pengaturan Kecepatan Motor Bldc Menggunakan Kontroler Pi Berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif Agung Setyadi Wicaksono, Rushdianto Effendie A. K., dan Eka Iskandar
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 31-40 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Lebih terperinciPENGENDALI TEMPERATUR FLUIDA PADA HEAT EXCHANGER DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PREDIKTIF
PENGENDALI TEMPERATUR FLUIDA PADA HEAT EXCHANGER DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PREDIKTIF Rr.rahmawati Putri Ekasari, Rusdhianto Effendi AK., Eka Iskandar Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciMODEL KONTROL PREDIKSI BERBASIS ANFIS PADA HEAT EXCHANGER
MODEL KONTROL PREDIKSI BERBASIS ANFIS PADA HEAT EXCHANGER Ruslim Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan ruslim_s@yahoo.co.id ABSTRAKS Model dinamik dari sistem Heat Exchanger
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KONTROLER NEURAL FUZZY PADA PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 FASA
IMPLEMENTASI KONTROLER NEURAL FUZZY PADA PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 FASA Ratna Ika Putri 1, Mila Fauziyah 2 1 Politeknik Negeri Malang 2 Politeknik Negeri Malang E-mail: Ikaputri_ratna@yahoo.com,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
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
Lebih terperinciPRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM
ISSN 1412 3762 http://jurnal.upi.edu/electrans ELECTRANS, VOL.11, NO.2, SEPTEMBER 2012, 18-26 PRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY
Lebih terperinciDESAIN KONTROL PID UNTUK MENGATUR KECEPATAN MOTOR DC PADA ELECTRICAL CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (ECVT)
DESAIN KONTROL PID UNTUK MENGATUR KECEPATAN MOTOR DC PADA ELECTRICAL CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (ECVT) Oleh : Raga Sapdhie Wiyanto Nrp 2108 100 526 Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Bambang Sampurno,
Lebih terperinciSISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam
SISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam I. Tujuan 1. Mampu melakukan analisis kinerja sistem pengaturan posisi motor arus searah.. Mampu menerangkan pengaruh kecepatan
Lebih terperinciSimulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos
Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos 1. TUJUAN PERCOBAAN Praktikan dapat menguasai pemodelan sistem, analisa sistem dan desain kontrol sistem dengan software simulasi Scilab dan Scicos.
Lebih terperinciSISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER
SISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER Nursalim Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto-Penfui Kupang,
Lebih terperinciPengaturan Kecepatan pada Motor DC Shunt Menggunakan Successive Sliding Mode Control
Pengaturan Kecepatan pada Motor DC Shunt Menggunakan Successive Sliding Mode Control Danu Bhrama Putra 6..75 Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 6, e-mail : danubrahma@gmail.com Penggunaan motor DC pada
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) L K Widyapratiwi 1, I P A Mertasana 2, I G D Arjana 2 1 Mahasiswa Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciKONTROL TORSI MOTOR DC BRUSHLESS PENGGERAK HYBRID ELECTRIC VEHICLE MENGGUNAKAN PREDICTIVE DIRECT TORQUE CONTROL
TESIS TE142599 KONTROL TORSI MOTOR DC BRUSHLESS PENGGERAK HYBRID ELECTRIC VEHICLE MENGGUNAKAN PREDICTIVE DIRECT TORQUE CONTROL WAHYU PRIBADI 2214202007 DOSEN PEMBIMBING Dr.Ir.Mochammad Rameli Ir.Rusdhianto
Lebih terperinciDesain dan Implementasi Model Reference Adaptive Control untuk Pengaturan Tracking Optimal Posisi Motor DC
Desain dan Implementasi Model Reference Adaptive Control untuk Pengaturan Tracking Optimal Posisi Motor DC Dinar Setyaningrum 22081000018 Teknik Sistem Pengaturan Institut Teknologi Sepuluh Nopember Rabu,
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH JATUH TEGANGAN TERHADAP KINERJA MOTOR ARUS SEARAH KOMPON
ANALISIS PENGARUH JATUH TEGANGAN TERHADAP KINERJA MOTOR ARUS SEARAH KOMPON Irpan Rosidi Tanjung, Surya Tarmizi Kasim Konsentrasi Teknik Energi Listrik, Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menggerakan belt conveyor, pengangkat beban, ataupun sebagai mesin
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Motor DC atau motor arus searah yaitu motor yang sering digunakan di dunia industri, biasanya motor DC ini digunakan sebagai penggerak seperti untuk menggerakan
Lebih terperinciPengontrolan Sistem Eksiter Untuk Kestabilan Tegangan Di Sistem Single Machine Infinite Bus (SMIB) Menggunakan Metode PID
JURNAL INTAKE---- Vol. 5, Nomor 2, Oktober 2014 Pengontrolan Sistem Eksiter Untuk Kestabilan Tegangan Di Sistem Single Machine Infinite Bus (SMIB) Menggunakan Metode PID Alamsyah Ahmad Teknik Elektro,
Lebih terperinciModule : Sistem Pengaturan Kecepatan Motor DC
Module : Sistem Pengaturan Kecepatan Motor DC PERCOBAAN 2 SISTEM PENGATURAN KECEPATAN MOTOR DC 2.1. PRASYARAT Memahami komponen yang digunakan dalam praktikum sistem pengaturan kecepatan motor dc Memahami
Lebih terperinciPENGARUH PEGATURAN KECEPATAN MENGGUNAKAN METODE PENGATURAN FLUKSI TERHADAP EFISIENSI PADA MOTOR ARUS SEARAH KOMPON
PENGARUH PEGATURAN KECEPATAN MENGGUNAKAN METODE PENGATURAN FLUKSI TERHADAP EFISIENSI PADA MOTOR ARUS SEARAH KOMPON Bambang Hidayat, Syamsul Amien Konsentrasi Teknik Energi Listrik, Departemen Teknik Elektro
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT Flow Chart Perancangan dan Pembuatan Alat. Mulai. Tinjauan pustaka
59 BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT 3.1. Flow Chart Perancangan dan Pembuatan Alat Mulai Tinjauan pustaka Simulasi dan perancangan alat untuk pengendali kecepatan motor DC dengan kontroler PID analog
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ADAPTIVE SWITCHING FUZZY LOGIC CONTROLER SEBAGAI PENGENDALI LEVEL AIR PADA TIGA BEJANA BERINTERAKSI
IMPLEMENTASI ADAPTIVE SWITCHING FUZZY LOGIC CONTROLER SEBAGAI PENGENDALI LEVEL AIR PADA TIGA BEJANA BERINTERAKSI Satryo Budi Utomo ), Rusdhianto ), Katjuk Astrowulan ) ) Fakultas Teknik,Jurusan Teknik
Lebih terperinciPERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER
TUGAS AKHIR TE 091399 PERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER 38-714 Nur Muhlis NRP 2208 100 662 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. kendali dengan campur tangan manusia dalam jumlah yang sangat kecil.
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Perkembangan teknologi pada saat ini mulai bergeser kepada otomatisasi sistem kendali dengan campur tangan manusia dalam jumlah yang sangat kecil. Banyaknya penemuan
Lebih terperinciStabilisasi Robot Pendulum Terbalik Beroda Dua Menggunakan Kontrol Fuzzy Hybrid
Stabilisasi Robot Pendulum Terbalik Beroda Dua Menggunakan Kontrol Fuzzy Hybrid Made Rahmawaty, Trihastuti Agustinah Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (23) -6 Pengendalian Rasio Bahan Bakar dan Udara Pada Boiler Menggunakan Metode Kontrol Optimal Linier Quadratic Regulator (LQR) Virtu Adila, Rusdhianto Effendie AK, Eka
Lebih terperinciDESAIN RECURRENT NEURAL NETWORK - AUTOMATIC VOLTAGE REGULATOR PADA SISTEM SINGLE MESIN
Prosiding Seminar Nasional Manaemen Teknologi XI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 200 DESAIN RECURRENT NEURAL NETWORK - AUTOMATIC VOLTAGE REGULATOR PADA SISTEM SINGLE MESIN Widi Aribowo Fakultas
Lebih terperinciPerancangan Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Menggunakan. Metode State Dependent Linear Quadratic Regulator
PROCEEDING SEMINAR TUGAS AKHIR JANUARI 214 1 Perancangan Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Menggunakan Metode State Dependent Linear Quadratic Regulator Anisa
Lebih terperinciHamzah Ahlul Fikri Jurusan Tehnik Elektro, FT, Unesa,
Pengendalian Kecepatan Motor Induksi Tiga Fasa Menggunakan Kontrol Fuzzy Logic Hamzah Ahlul Fikri Jurusan Tehnik Elektro, FT, Unesa, email: fikrihamzahahlul@gmail.com Subuh Isnur Haryudo Jurusan Tehnik
Lebih terperinciKontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe 1 Untuk Sistem Pendulum Kereta
Kontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe Untuk Sistem Pendulum Kereta Helvin Indrawati, Trihastuti Agustinah Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciSistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan NN
Sistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan Eru Puspita Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih
Lebih terperinciAdaptive Fuzzy Untuk Menala Parameter PID pada Sistem Pengaturan Berjaringan. Nastiti Puspitosari L/O/G/O NETWORKED CONTROL SYSTEM (NCS)
L/O/G/O NETWORKED CONTROL SYSTEM (NCS) Adaptive Fuzzy Untuk Menala Parameter PID pada Sistem Pengaturan Berjaringan Nastiti Puspitosari 2208100039 BIDANG STUDI TEKNIK SISTEM PENGATURAN - ITS TOPIK PEMBAHASAN
Lebih terperinciRancang Bangun Pengatur Tegangan Otomatis pada Generator Ac 1 Fasa Menggunakan Kendali PID (Proportional Integral Derivative)
Rancang Bangun Pengatur Tegangan Otomatis pada Generator Ac 1 Fasa Menggunakan Kendali PID (Proportional Integral Derivative) Koko Joni* 1, Achmad Fiqhi Ibadillah 2, Achmad Faidi 3 1,2,3 Teknik Elektro,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MICROKONTROLLER UNTUK SISTEM KENDALI KECEPATAN BRUSHLESS DC MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID PID FUZZY
Implementasi Microkontroller untuk Sistem Kendali Kecepatan (Kristiyono dkk.) IMPLEMENTASI MICROKONTROLLER UNTUK SISTEM KENDALI KECEPATAN BRUSHLESS DC MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID PID FUZZY Roedy
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: ( Print) F-250
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (213) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) F-25 Desain Sistem Kontrol Menggunakan Fuzzy Gain Scheduling Untuk Unit Boiler-Turbine Nonlinear Dariska Kukuh Wahyudianto, Trihastuti
Lebih terperinciDC-DC Step-Up Converter Rasio Tinggi Kombinasi Charge Pump dan Boost Converter untuk Catu Daya Motor Induksi pada Mobil Listrik
JURNA TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 DC-DC Step-Up Converter Rasio Tinggi Kombinasi Charge Pump dan Boost Converter untuk Catu Daya Motor Induksi pada Mobil istrik A. M. Husni, M. Ashari Prof,
Lebih terperinciKONVERTER KY INVERSE BIDIRECTIONAL SEBAGAI PENCATU DAYA KENDARAAN LISTRIK
JURNA TEKNIK EEKTRO FTI-ITS VO.1, No.1, (2013) 1-6 1 KONVERTER KY INVERSE BIDIRECTIONA SEBAGAI PENCATU DAYA KENDARAAN ISTRIK Maya Saphira Citraningrum, Dedet C.Riawan dan Mochamad Ashari Jurusan Teknik
Lebih terperinciDESAIN SISTEM KENDALI TEMPERATUR UAP SUPERHEATER DENGAN METODE FUZZY SLIDING MODE CONTROL
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 13, No. 1, Mei 2016, 37-48 DESAIN SISTEM KENDALI TEMPERATUR UAP SUPERHEATER DENGAN METODE FUZZY SLIDING MODE CONTROL Mardlijah 1, Mardiana Septiani 2,Titik Mudjiati
Lebih terperinciMETODE PERLAMBATAN (RETARDATION TEST) DALAM MENENTUKAN RUGI-RUGI DAN EFISIENSI MOTOR ARUS SEARAH
METODE PERLAMBATAN (RETARDATION TEST) DALAM MENENTUKAN RUGI-RUGI DAN EFISIENSI MOTOR ARUS SEARAH Lamcan Raya Tamba, Eddy Warman Konsentrasi Teknik Energi Listrik, Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN BERPUTAR BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN BERPUTAR BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Seminar Tugas Akhir O L E H : M I F T A H U D D I N P E M B I M B I N G : I R. Y E R R
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dunia industri diperhadapkan pada suatu persaingan (kompetisi). Kompetisi dapat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Untuk dapat meraih suatu tujuan yang dikehendaki, akhir akhir ini dunia industri diperhadapkan pada suatu persaingan (kompetisi). Kompetisi dapat meliputi kemampuan
Lebih terperinciPENGEMBANGAN TEKNOLOGI PENGENDALI SWITCHING PADA KENDARAAN HYBRID RODA DUA
PENGEMBANGAN TEKNOLOGI PENGENDALI SWITCHING PADA KENDARAAN HYBRID RODA DUA Erny Listijorini 1 *, I.Nyoman Sutantra 2, Bambang Sampurno 3 Teknik Mesin, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Cilegon, Indonesia
Lebih terperinciPermodelan Kurva Karakteristik Inverse Non- Standart Pada Rele Arus Lebih Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis)
B163 Permodelan Kurva Karakteristik Inverse Non- Standart Pada Rele Lebih Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Erhankana Ardiana P., Margo Pujiantara dan Ardyono Priyadi Jurusan
Lebih terperinciDasar Konversi Energi Listrik Motor Arus Searah
Modul 3 Dasar Konversi Energi Listrik Motor Arus Searah 3.1 Definisi Motor Arus Searah Motor arus searah adalah suatu mesin yang berfungsi mengubah tenaga listrik arus searah menjadi tenaga listrik arus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada tahun 1950-an, banyak dijumpai motor arus searah konvensional (MASK) sebagai penggerak mekanik. Hal demikian didasarkan atas anggapan bahwa MASK memiliki kemudahan
Lebih terperinciTabel 1. Parameter yang digunakan pada proses Heat Exchanger [1]
1 feedback, terutama dalam kecepatan tanggapan menuju keadaan stabilnya. Hal ini disebabkan pengendalian dengan feedforward membutuhkan beban komputasi yang relatif lebih kecil dibanding pengendalian dengan
Lebih terperinciSistem Perbaikan Faktor Daya Pada Penyearah Diode Tiga Phasa Menggunakan Hysteresis Current Control
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Sistem Perbaikan Faktor Daya Pada Penyearah Diode Tiga Phasa Menggunakan Hysteresis Current Control Denny Prisandi, Heri Suryoatmojo, Mochamad Ashari Jurusan
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 2, (2012) ISSN:
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 2, (2012) ISSN: 2301-9271 1 Pengembangan Model Regenerative Brake pada Sepeda Listrik untuk Menambah Jarak Tempuh dengan Variasi Alifiana Buda Trisnaningtyas, dan I Nyoman
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK TENAGA LISTRIK NO LOAD AND LOAD TEST GENERATOR SINKRON EXPERIMENT N.2 & N.4
LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK TENAGA LISTRIK NO LOAD AND LOAD TEST GENERATOR SINKRON EXPERIMENT N.2 & N.4 DOSEN PEMBIMBING : Bp. DJODI ANTONO, B.Tech. Oleh: Hanif Khorul Fahmy LT-2D 3.39.13.3.09 PROGRAM STUDI
Lebih terperinciGenerator listrik adalah sebuah alat yang memproduksi energi listrik dari sumber energi mekanik, biasanya dengan menggunakan induksi elektromagnetik.
Generator listrik Generator listrik adalah sebuah alat yang memproduksi energi listrik dari sumber energi mekanik, biasanya dengan menggunakan induksi elektromagnetik. Proses ini dikenal sebagai pembangkit
Lebih terperinciPerancangan Soft Starter Motor Induksi Satu Fasa dengan Metode Closed Loop Menggunakan Mikrokontroler Arduino
1 Perancangan Soft Starter Motor Induksi Satu Fasa dengan Metode Closed Loop Menggunakan Mikrokontroler Arduino Ardhito Primatama, Soeprapto, dan Wijono Abstrak Motor induksi merupakan alat yang paling
Lebih terperinciSIMULASI APLIKASI ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM) TIRUAN PID PADA PENGENDALIAN TINGGI PERMUKAAN AIR
SIMULASI APLIKASI ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM) TIRUAN PID PADA PENGENDALIAN TINGGI PERMUKAAN AIR Oyas Wahyunggoro dan Gideon Charles Teknik Elektro UGM, Yogyakarta email : oyas@mti.gadjahmada.edu
Lebih terperinciKEGIATAN 1 : PENGEREMAN MOTOR ARUS SEARAH DENGAN MENGGUNAKAN TAHANAN GESER UNTUK APLIKASI LABORATORIUM
KEGIATAN 1 : PENGEREMAN MOTOR ARUS SEARAH DENGAN MENGGUNAKAN TAHANAN GESER UNTUK APLIKASI LABORATORIUM 1.1. Latar Belakang Mahasiswa perlu mengetahui aspek pengereman pada motor arus searah (Direct Current
Lebih terperinciPengendalian Kecepatan Motor DC Magnet Permanen Dengan Menggunakan Sensor Kecepatan Rotari
1 Pengendalian Kecepatan Motor DC Magnet Permanen Dengan Menggunakan Sensor Kecepatan Rotari M. Wildan Hilmi, Soeprapto, dan Hery Purnomo Abstrak Pengendalian kecepatan motor dengan cara motor dikondisikan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM. Gambar 3. 1 Diagram Blok Sistem Kecepatan Motor DC
BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Bab ini menjelaskan tentang perancangan dan pembuatan sistem kontrol, baik secara software dan hardware yang akan digunakan untuk mendukung keseluruhan sistem yang
Lebih terperinciMesin Arus Bolak Balik
1 Mesin Arus Bolak balik TE091403 Part 0 : PENDAHULUAN Institut Teknologi Sepuluh Nopember August, 2012 Informasi dan Letak mata Kuliah 2 TE091403 : Mesin Arus Bolak balik TE091403 : Alternating Current
Lebih terperinciPerancangan Sistem Kendali Cascade pada Deaerator Berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Perancangan Sistem Kendali Cascade pada Deaerator Berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Rayjansof Chairi 1, Fitria Hidayanti 1, Idris Kusuma 1,2 1 Program Studi Fisika Teknik, Fakultas
Lebih terperinci2.4. Sistem Kendali Logika Fuzzy 11
DAFTAR ISI HALAMANJUDUL i LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING ii LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI iii HALAMAN PERSEMBAHAN iv HALAMAN MOTTO v KATAPENGANTAR vi ABSTRAKSI x DAFTAR ISI xi DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR
Lebih terperinciSimulasi dan Analisis Konverter Kaskade Buck- Boost Dua Arah sebagai Pencatu Tegangan Inverter Motor Induksi pada Mobil Listrik
Simulasi dan Analisis Konverter Kaskade Buck- Boost Dua Arah sebagai Pencatu Tegangan Inverter Motor Induksi pada Mobil Listrik Ahsin Hariri, Mochamad Ashari, Sjamsjul Anam Jurusan Teknik Elektro Fakultas
Lebih terperinciPenerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih
Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih Niska Ramadani Dosen Universitas Dehasen Bengkulu niskaramadani@gmail.com ABSTRAK Pertumbuhan penduduk harus
Lebih terperinciPemodelan Sistem Kontrol Motor DC dengan Temperatur Udara sebagai Pemicu
Pemodelan Sistem Kontrol Motor DC dengan Temperatur Udara sebagai Pemicu Brilliant Adhi Prabowo Pusat Penelitian Informatika, LIPI brilliant@informatika.lipi.go.id Abstrak Motor dc lebih sering digunakan
Lebih terperinciDOSEN PEMBIMBING : Prof. Ir Ontoseno Penangsang, M.Sc.Phd Dr. Ardyono Priyadi, ST.M.Eng NAMA : GEDHE ARJANA PERMANA PUTRA NRP :
DOSEN PEMBIMBING : Prof. Ir Ontoseno Penangsang, M.Sc.Phd Dr. Ardyono Priyadi, ST.M.Eng NAMA : GEDHE ARJANA PERMANA PUTRA NRP : 2210105016 1. PENDAHULUAN 2. TEORI PENUNJANG 3. PEMODELAN SISTEM 4. ANALISA
Lebih terperinciAnalisis Kestabilan Transien dan Pelepasan Beban Pada Sistem Integrasi 33 KV PT. Pertamina RU IV Cilacap akibat Penambahan Beban RFCC dan PLBC
B19 Analisis Kestabilan Transien dan Pelepasan Beban Pada Sistem Integrasi 33 KV PT. Pertamina RU IV Cilacap akibat Penambahan Beban RFCC dan PLBC Firdaus Ariansyah, Ardyono Priyadi, dan Margo Pujiantara
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN KURSI RODA LISTRIK BERBASIS DISTURBANCE OBSERVER
RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN KURSI RODA LISTRIK BERBASIS DISTURBANCE OBSERVER Firdaus NRP 2208 204 009 PROGRAM MAGISTER BIDANG KEAHLIAN TEKNIK ELEKTRONIKA TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM KENDALI KECEPATAN MOTOR ARUS SEARAH MENGGUNAKAN KENDALI PID BERBASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLER
IMPLEMENTASI SISTEM KENDALI KECEPATAN MOTOR ARUS SEARAH MENGGUNAKAN KENDALI PID BERBASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLER Winarso*, Itmi Hidayat Kurniawan Program Studi Teknik Elektro FakultasTeknik, Universitas
Lebih terperinciReduksi Harmonisa dan Ketidakseimbangan Tegangan menggunakan Hybrid Active Power Filter Tiga Fasa berbasis ADALINE-Fuzzy
Reduksi Harmonisa dan Ketidakseimbangan Tegangan menggunakan Hybrid Active Power Filter Tiga Fasa berbasis ADALINE-Fuzzy Oleh: Marselin Jamlaay 2211 201 206 Dosen Pembimbing: 1. Prof. Dr. Ir. Mochamad
Lebih terperinciPerancangan Pengendali Proportional-Integral Anti-Windup (Pi-Aw) pada Simulator Mobil Listrik untuk Kendali Kecepatan dan Torsi
Perancangan Pengendali Proportional-Integral Anti-Windup (Pi-Aw) pada Simulator Mobil Listrik untuk Kendali Kecepatan dan Torsi Adnan Rafi Al Tahtawi Program Studi Teknik Komputer Politeknik Sukabumi Jl.
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER PID ADAPTIF PADA PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER PID ADAPTIF PADA PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA Halim Mudia 2209106079 Jurusan Teknik Elektro FTI, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Surabaya-60111,
Lebih terperinciPerancangan Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Menggunakan Metode State Dependent Linear Quadratic Regulator
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No., (4) ISSN: 337-3539 (3-97 Print) E-7 Perancangan Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Menggunakan Metode State Dependent Linear Quadratic
Lebih terperinciPENGEMBANGAN TEKNOLOGI PENGENDALI SWITCHING PADA KENDARAAN HYBRID RODA DUA
ISBN No. 979-545-0270-1 PENGEMBANGAN TEKNOLOGI PENGENDALI SWITCHING PADA KENDARAAN HYBRID RODA DUA Erny Listijorini 1 *, I.Nyoman Sutantra 2, Bambang Sampurno 3 Teknik Mesin, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa,
Lebih terperinciPerancangan dan Simulasi MRAC PID Control untuk Proses Pengendalian Temperatur pada Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-128 Perancangan dan Simulasi MRAC PID Control untuk Proses Pengendalian Temperatur pada Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)
Lebih terperinciPendahuluan. Prinsip Kerja Motor Stepper
Pendahuluan Motor stepper adalah perangkat elektromekanis yang bekerja dengan mengubah pulsa elektronis menjadi gerakan mekanis diskrit. Motor stepper bergerak berdasarkan urutan pulsa yang diberikan kepada
Lebih terperinciPerhitungan Waktu Pemutus Kritis Menggunakan Metode Simpson pada Sebuah Generator yang Terhubung pada Bus Infinite
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol., No., (03) -6 Perhitungan Waktu Pemutus Kritis Menggunakan Metode Simpson pada Sebuah Generator yang Terhubung pada Bus Infinite Argitya Risgiananda ), Dimas Anton Asfani ),
Lebih terperinciPengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy
ABSTRAK Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy Felix Pasila, Thiang, Oscar Finaldi Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131 Surabaya - Indonesia
Lebih terperinciPengendali Temperatur Fluida Pada Heat Exchanger Dengan Menggunakan Algoritma Model Predictive Control (MPC)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-134 Pengendali Temperatur Fluida Pada Heat Exchanger Dengan Menggunakan Algoritma Model Predictive Control (MPC) Fathimah
Lebih terperinciDASAR MOTOR STEPPER. I. Pendahuluan.
DASAR MOTOR STEPPER I. Pendahuluan Motor stepper adalah perangkat elektromekanis yang bekerja dengan mengubah pulsa elektronis menjadi gerakan mekanis diskrit. Motor stepper bergerak berdasarkan urutan
Lebih terperinciJurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 04, No. 3 (2016), hal ISSN: X
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (Studi Kasus: Kota Pontianak) [1] Ruspina Ningsih, [2] Beni Irawan, [3] Fatma Agus Setyaningsih [1][3]
Lebih terperinciPENGARUH POSISI SIKAT DAN PENAMBAHAN KUTUB BANTU TERHADAP EFISIENSI DAN TORSI MOTOR DC SHUNT
PENGARUH POSISI SIKAT DAN PENAMBAHAN KUTUB BANTU TERHADAP EFISIENSI DAN TORSI MOTOR DC SHUNT Jesayas Sihombing Syamsul Amien Konsentrasi Teknik Energi Listrik Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN SRM (switched reluctance motor) atau sering disebut variable reluctance motor adalah mesin listrik sinkron yang mengubah torsi reluktansi menjadi daya mekanik. SRM
Lebih terperinciPENGARUH PENGATURAN TAHANAN SHUNT DAN SERI TERHADAP PUTARAN DAN EFISIENSI MOTOR ARUS SEARAH KOMPON
PENGARUH PENGATURAN TAHANAN SHUNT DAN SERI TERHADAP PUTARAN DAN EFISIENSI MOTOR ARUS SEARAH KOMPON (Aplikasi pada Laboratorium Departemen Listrik P4TK, Medan) Andri Sitorus,Syamsul Amien Konsentrasi Teknik
Lebih terperinciDC TRACTION. MK. Transportasi Elektrik. Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Soegijapranata Semarang 1
DC TRACTION MK. Transportasi Elektrik Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Soegijapranata Semarang 1 DC TRACTION Motor DC adalah andalan penggerak traksi listrik pada motor listrik dan motor
Lebih terperinciKonverter DC-DC Input Ganda Rasio Tinggi Sebagai Pencatu Motor DC Brushless Permanen Magnet Untuk Mobil Listrik
a Jurnal Teknik POMITS Vol., No., () -7 Konverter DC-DC Input Ganda Rasio Tinggi Sebagai Pencatu Motor DC Brushless Permanen Magnet Untuk Mobil Listrik Pelix V. Bosco Purba, Heri Suryoatmojo, Mochamad
Lebih terperinciPERKIRAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
ISSN : 1978-6603 PERKIRAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Sarjon Defit Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Sumatera Barat Telp.
Lebih terperinciBAB II MOTOR INDUKSI TIGA PHASA
BAB II MOTOR INDUKSI TIGA PHASA II.1 Umum Motor induksi merupakan motor arus bolak balik ( AC ) yang paling luas digunakan dan dapat dijumpai dalam setiap aplikasi industri maupun rumah tangga. Penamaannya
Lebih terperinciPerancangan Dan Implementasi Direct Torque Control 2 Level Inverter Pada Motor Induksi
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (202) -6 Perancangan Dan Implementasi Direct Torque Control 2 Level Inverter Pada Motor Induksi Widyanika Prastiwi, Eka Iskandar dan Rusdhianto Effendie A.K. Jurusan Teknik
Lebih terperinciDesain Kontroler Fuzzy untuk Sistem Gantry Crane
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (214) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) A-75 Desain Kontroler Fuzzy untuk Sistem Gantry Crane Rosita Melindawati, Trihastuti Agustinah Teknik Elektro, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciSISTEM PENGEREMAN ELEKTRIS BRUSHLESS DC MOTOR MENGGUNAKAN BIDIRECTIONAL INVERTER UNTUK APLIKASI KENDARAAN LISTRIK
SISTEM PENGEREMAN ELEKTRIS BRUSHLESS DC MOTOR MENGGUNAKAN BIDIRECTIONAL INVERTER UNTUK APLIKASI KENDARAAN LISTRIK AHMAD AFIF FAHMI 2209100130 Dosen Pembimbing: Prof. Ir. Mochamad Ashari, M.Eng., Ph.D Heri
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Setelah melalui beberapa tahap dalam pembuatan alat pengatur kecepatan motor induksi satu fasa melalui pengaturan frekuensi Menggunakan Multivibrator Astable, yaitu dimulai dari
Lebih terperinciDesain dan Implementasi Self Tuning LQR Adaptif untuk Pengaturan Tegangan Generator Sinkron 3 Fasa
Desain dan Implementasi Self Tuning LQR Adaptif untuk Pengaturan Tegangan Generator Sinkron 3 Fasa Oleh : Arif Hermawan (05-176) Dosen Pembimbing : 1. Dr.Ir.Mochammad Rameli 2. Ir. Rusdhianto Effendie
Lebih terperinciKata kunci : Governor, load frequency control, fuzzy logic controller
ABSTRAK Sistem tenaga listrik yang baik merupakan suatu sistem yang dapat melayani permintaan beban secara berkelanjutan serta tegangan dan frekuensinya stabil. Kondisi sistem yang stabil sebenarnya tidak
Lebih terperinciStudi Pengaruh Diameter Kawat dan Susunan Kumparan Terhadap Voltase Bangkitan pada mekanisme Pemanen Energi Getaran
SidangTugas Akhir Bidang Studi : Desain Studi Pengaruh Diameter Kawat dan Susunan Kumparan Terhadap Voltase Bangkitan pada mekanisme Pemanen Energi Getaran Disusun oleh : Prisca Permatasari NRP. 2105 100
Lebih terperinciFUZZY LOGIC UNTUK KONTROL MODUL PROSES KONTROL DAN TRANSDUSER TIPE DL2314 BERBASIS PLC
FUZZY LOGIC UNTUK KONTROL MODUL PROSES KONTROL DAN TRANSDUSER TIPE DL2314 BERBASIS PLC Afriadi Rahman #1, Agus Indra G, ST, M.Sc, #2, Dr. Rusminto Tjatur W, ST, #3, Legowo S, S.ST, M.Sc #4 # Jurusan Teknik
Lebih terperinciPERANCANGAN REMOTE TERMINAL UNIT (RTU) PADA SIMULATOR PLANT TURBIN DAN GENERATOR UNTUK PENGENDALIAN FREKUENSI MENGGUNAKAN KONTROLER PID
Oleh: Mahsun Abdi / 2209106105 Dosen Pembimbing: 1. Dr.Ir. Mochammad Rameli 2. Ir. Rusdhianto Effendie, MT. Tugas Akhir PERANCANGAN REMOTE TERMINAL UNIT (RTU) PADA SIMULATOR PLANT TURBIN DAN GENERATOR
Lebih terperinci