KENDALI LOGIKA FUZZY DENGAN METODA DEFUZZIFIKASI CENTER OF AREA DAN MEAN OF MAXIMA. Thiang, Resmana, Wahyudi

Transkripsi

1 KENDALI LOGIKA FUZZY DENGAN METODA DEFUZZIFIKASI CENTER OF AREA DAN MEAN OF MAXIMA Thiang, Resmana, Wahyudi Jurusan Teni Eletro, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalanerto Surabaya thiang@petra.ac.id, resmana@petra.ac.id Abstra Pada maalah ini disajian hasil penelitian tentang implementasi endali logia fuzzy dengan metoda defuzzifiasi center of area (COA) dan mean of maxima (MeOM). Dalam penelitian ini, edua metoda defuzzifiasi ini dibandingan dengan mengimplementasiannya pada sistem plan yang sama. Plan yang dipilih adalah sebuah motor universal yang aan diendalian ecepatannya. Kecepatan motor diatur dengan menggunaan metoda Pulse Width Modulation (PWM). Sedangan sebagai beban motor dilauan pengereman secara meani. Feedbac sistem adalah sinyal freuensi dari tacho dan sinyal freuensi ini diubah menjadi tegangan untu diinputan pada omputer melalui ADC. Pengujian telah dilauan dengan berbagai variasi jumlah label dan bentu membership function pada masing-masing metoda defuzzifiasi. Hasil pengujian menunjuan membership function dengan bentu segitiga dan trapezoid tida memberian pengaruh yang cuup besar terhadap respon sistem. Metoda defuzzifiasi center of area lebih bai dibandingan dengan metoda mean of maxima. Kata Kunci : Kendali Logia Fuzzy, Center of Area, Mean of Maxima 1. Pendahuluan Defuzzifiasi adalah langah terahir dalam suatu sistem endali logia fuzzy dimana tujuannya adalah mengonversi setiap hasil dari inference engine yang diepresian dalam bentu fuzzy set e satu bilangan real. Hasil onversi tersebut merupaan asi yang diambil oleh sistem endali logia fuzzy. Karena itu, pemilihan metoda defuzzifiasi yang sesuai juga turut mempengaruhi sistem endali logia fuzzy dalam menghasilan respon yang optimum. 1.1 Metoda Defuzzifiasi Center of Area Metoda center of area sering ali juga dinamaan metoda center of gravity atau metoda centroid [1]. Hasil defuzzifiasi dengan metoda ini diambil dari nilai dalam suatu range dimana luasan daerah dari membership function C dibagi menjadi dua luasan yang sama besar. Nilai ini dapat dihitung dengan persamaan beriut: c c c ( z) C z dz d ( ) CA C = (1) c C dz ( z) Untu disrit membership function dimana C didefinisian dalam universal set {z 1, z 2, z 3,, z n ), persamaannya adalah sebagai beriut:

2 d CA ( C) n = 1 = n C = 1 ( z ) C ( z ) z (2) 1.2 Metoda defuzzifiasi Mean of Maxima Metoda ini umumnya didefinisian hanya untu disrit membership function. Nilai defuzzifiasi didapatan dari rata-rata semua nilai crisp set M yang didefinisian persamaan 4. Nilai didapatan dengan rumus sebagai beriut: d MM ( C) z z M = (3) M dimana M { z C( z ) h( C) } = (4) = 2. Perangat Keras Sistem SP + _ FLC DAC DRIVER MOTOR ADC F to V TACHO KOMPUTER INTERFACE Gambar 1. Blo Diagram Sistem Kendali Kecepatan Motor Universal Blo diagram sistem endali ecepatan motor universal dapat dilihat pada gambar 1. Dalam plan ini, spesifiasi motor universal yang digunaan adalah 85 watt, 200/220 volt, 6000 rpm. Sebagai sensor untu membaca ecepatan motor digunaan suatu rangaian tachometer. utput O dari rangaian tachometer berupa sinyal freuensi yang diubah menjadi tegangan oleh suatu rangaian pengubah freuensi menjadi tegangan. Tegangan output rangaian ini oleh Analog to Digital Converter (ADC) diubah menjadi data digital yang aan dibacaoleh omputer. ADC yang digunaan adalah ADC MAX 191 yang mempunyai data output 12 bit sehingga dapat diperoleh respon endali yang lebih bai. Proses endali logia fuzzy dilauan oleh program yang dibuat dengan bahasa pascal menggunaan ompiler turbo pascal 7.0. Program ini melauan pembacaan data atual dari ADC yang merepresentasian ecepatan motor emudian dibandingan dengan setting point dan melauan proses fuzzy inference yang meliputi fuzzifiasi, evaluasi rule dan defuzzifiasi. Hasil fuzzy inference dioutputan e DAC untu mengendalian ecepatan motor. Respon dari sistem ditampilan dalam bentu grafi terhadap watu. Pengaturan ecepatan motor dilauan oleh rangaian driver motor. Rangaian ini beerja berdasaran metoda Pulse Width Modulation (PWM). Output dari rangaian pembangit PWM aan menggeraan optocoupler MOC 3020 yang selanjutnya memberian trigger pada triac. Sehingga dengan mengubah duty cycle dari sinyal PWM maa ecepatan motor dapat berubah -ubah.

3 Rangaian driver motor mendapat inputan dari output Digital to Analog Converter (DAC). Rangaian driver motor mengolah sinyal analog yang berupa tegangan dari DAC untu menghasilan putaran motor yang sesuai. DAC yang digunaan adalah DAC 1210 yang memilii etelitian 12 bit. 3. Disain Sistem Kendali Logia Fuzzy Sistem endali logia fuzzy yang didisain mempunyai dua crisp input yaitu error dan perubahan error serta 1 output yaitu perubahan tegangan motor. Jumlah label untu -masing input dan output membership function (MF)dibuat bervariasi demiian juga untu bentu membership function. Hal ini dilauan untu menguji bagaimana pengaruh jumlah label terhadap respon sistem endali. Ada dua metoda defuzzifiasi yang diterapan yaitu center of area (COA) dan mean of maxima (M eom). Dari dua metoda ini aan dibandingan yang mana menghasilan respon sistem yang lebih bai. Dua crisp input yaitu error dan perubahan error ecepatan motor dalam sistem ini didefinisian dengan perumusan sebagai beriut : Error = PV SP (5) Derror = Error(n) Error(n-1) (6) Error didefinisian sebagai selisih antara PV dan SP dimana PV adalah nilai ecepatan motor atual sedangan SP adalah nilai ecepatan motor yang dinginan. Derror didefinisian sebagai selisih antara Error(n) dengan Error(n-1) dimana Error(n) adalah error searang dan Error(n-1) adalah error sebelumnya. Dalam sistem ini didisain membership function untu input dan output dengan jumlah label bervariasi yaitu 3, 5 dan 7 label dan dengan bentu yang bervariasi yaitu segi tiga dan trapezoid. Gambar 2 sampai dengan gambar 7 menunjuan membership function untu input dan output yang telah didisain. Gambar 2. Membership Function Bentu Segitiga 3 Label Gambar 3. Membership Function Bentu Segitiga 5Label

4 Gambar 4. Membership Function Bentu Segitiga 7 Label Gambar 5. Membership Function Bentu Trapezoid 3 Label Gambar 6. Membership Function Bentu Trapezoid 5 Label Pembuatan Fuzzy if-then rule didisain dilauan dengan mengestra dari pengalaman seorang operator dalam mengendalian ecepatan motor secara manual atau pengetahuan para ahli. Jumlah rule yang digunaan bervariasi tergantung pada jumlah label dari membership function. Untu membership function dengan tiga label maa jumlah rule yang digunaan adalah 9 rule. Untu yang lima label digunaan 25 rule sedangan tujuh label menggunaan 49 rule. Rule yang telah didisain dapat dilihat pada tabel 1, 2 dan 3.

5 Gambar 7. Membership Function Bentu Trapezoid 7 Label Tabel 1. Fuzzy If-Then Rule untu Bentu Segitiga/Trapezoid 3 Label DError Error V Neg Zero Pos Neg Pos Pos Neg Zero Pos Zero Neg Pos Pos Neg Neg Tabel 2. Fuzzy If-Then Rule untu Bentu Segitiga/Trapezoid5 Label DError Error V NB NS ZE PS PB NB PB PB ZE NS NS NS PB PB ZE NS NS ZE PB PB ZE NS NS PS PS PS NS NS NS PB PS ZE NB NB NB Tabel 3. Fuzzy If-Then Rule untu Bentu Segitiga/Trapezoid 7 Label DError Error V NB NM NS ZE PS PM PB NB PB PM PS PM NS NS NM NM PB PM PS PS NS NS NM NS PB PM PS PS NS NS NM ZE PB PM PS ZE NS NS NM PS PB PM PS NS NS NS NB PM PB PS ZE NS NM NM NB PB PB PS NS NM NM NM NB

6 4. Hasil Pengujian Pengujian sistem dilauan dengan melihat respo n sistem terhadap fungsi watu. Selama selang watu tertentu aan diamati respon sistem terhadap pemberian beban dan pelepasan beban dengan berbagai ondisi meliputi : 1. Variasi bentu membership function 2. Variasi jumlah label membership function Dalam pengujian ini, beban yang diberian adalah sebesar 100 gr dan ditentuan setting point 5000 rpm. 4.1 Pengujian dengan Membership Function Bentu Segitiga dan Variasi Jumlah Label Dalam pengujian sistem ini digunaan membership function dengan bentu segitiga dan variasi jumlah label. Pengujian ini dilauan pada sistem yang telah didisain dengan menerapan metoda defuzzifiasi Center of Area dan Mean of Maxima. Beriut adalah grafi respon sistem dari hasil pengujian: MF Segitiga, 3 Label, COA MF Segitiga, 3 Label, MeOM Gambar 8. Respon Sistem dengan MF Segitiga, 3 Label MF Segitiga, 5 Label, COA MF Segitiga, 5 Label, MeOM Gambar 9. Respon Sistem dengan MF Segitiga, 5 Label MF Segitiga, 7 Label, COA MF Segitiga, 7 Label, MeOM Gambar 10. Respon Sistem dengan MF Segitiga, 7 Label

7 Dari grafi respon pengujian sistem terlihat bahwa secara umum metoda center of area menghasilan endali yang lebih bai dibandingan dengan metoda mean of maxima. Pada saat pemberian beban, metoda center of area memberian respon yang lebih bai dibandingan metoda mean of maxima. 4.2 Pengujian dengan Membership Function Bentu Trapeziod dan Varia si Jumlah Label Dalam pengujian sistem ini digunaan membership function dengan bentu trapezoid dan variasi jumlah label. Pengujian ini dilauan pada sistem yang telah didisain dengan menerapan metoda defuzzifiasi center of area dan mean of maxima. Beriut adalah grafi respon sistem dari hasil pengujian: MF Trapezoid, 3 Label, COA MF Trapezoid, 3 Label, MeOM Gambar 11. Respon Sistem dengan MF Trapezoid, 3 Label MF Trapezoid, 5 Label, COA MF Trapezoid, 5 Label, MeOM Gambar 12. Respon Sistem dengan MF Trapezoid, 5 Label Dari grafi respon pengujian sistem terlihat bahwa secara umum metoda center of area menghasilan endali yang lebih bai dibandingan dengan metoda mean of maxima. Pada saat pemberian beban, metoda center of area memberian respon yang lebih bai dibandingan metoda mean of maxima. 5. Kesimpulan Dari percobaan yang telah dilauan dalam pengujian respon sistem endali bai dengan variasi bentu membership function, variasi jumlah label membership function terhadap edua metoda defuzzifiasi, dapat diambil esimpulan bahwa metoda defuzzifiasi center of area menghasilan endali yang lebih bai dibandingan dengan metoda mean of maxima.

8 6. Daftar Pustaa [1] Klir, George J and Yuan Bo. Fuzzy Sets and Fuzzy Logics : Theory and Applications, New Jersey : Prentice-Hall Inc., [2] Evans, Gerald W. Application of Fuzzy Set Methodologies in Industrial Engineering, Amsterdam : Elsevier Science Publisher B.V, [3] Sugeno, Michio. Industrial Applications of Fuzzy Control, Amsterdam : Elsevier Science Publisher B.V, [4] Terano, Toshiro. Fuzzy System Theory and It s Applications, London : Academic Press, Inc., [5] Terano, Toshiro. Applied Fuzzy Systems, London : Academic Press Inc., 1994.