Desain dan Implementasi Model Reference Adaptive Control untuk Pengaturan Tracking Optimal Posisi Motor DC

Transkripsi

1 Desain dan Implementasi Model Reference Adaptive Control untuk Pengaturan Tracking Optimal Posisi Motor DC Dinar Setyaningrum Teknik Sistem Pengaturan Institut Teknologi Sepuluh Nopember Rabu, 25 Juni 2013 Dosen Pembimbing: Ir. Rusdhianto Effendi A.K, MT. Ir. Ali Fatoni, M.T. Institut Teknologi Sepuluh Nopember 1

2 Perancangan Kontroler Self Tunning Regulator Untuk Mempertahankan Kecepatan Spindle Saat Proses Face Milling Pada Mesin Berbasis CNC (Computer Numerical Control) Oleh : Eka Meidhasani S I Dosen Pembimbing Ir. Josaphat Pramudijanto, M.Eng Eka Iskandar, ST., MT.

3 Outline 1 PENDAHULUAN 2 PERANCANGAN SISTEM 3 PENGUJIAN DAN ANALISA 4 PENUTUP 3

4 Latar Belakang Mesin Computer Numerical Controlled (CNC) adalah mesin perkakas yang mampu melakukan proses pembentukan benda dengan menggunakan mata pahat penyayat (spindle) yang berputar pada sumbu mesin dan benda yang akan dibentuk diumpankan ke mata pahat yang berputar tersebut Mesin CNC memiliki dua atau lebih arah gerakan tool 1. Gerakan linear (yang merupakan garis lurus) 2. Gerakan circular (yang merupakan lintasan melingkar). 4

5 Permasalahan Pada Mesin CNC Milling terdapat tiga tahapan proses, yaitu slab miling, face milling, dan end milling. Pada proses face milling, terdapat perbedaan torsi dan perubahan kecepatan pada spindle ketika pertama kali menyentuh benda kerja baik dari arah atas maupun samping benda kerja Hal ini mengakibatkan hasil pembentukan benda kerja tidak sesuai dengan yang diharapkan 5

6 Tujuan Merancang kontroler Self Tunning Regulator untuk pengaturan kecepatan pada spindle. sehingga diharapkan mampu mendapatkan hasil kontrol yang terbaik dalam mengatur perubahan kecepatan pada spindle agar sesuai dengan referensi yang diinginkan, serta terhadap perubahan parameter plant. 6

7 Batasan Masalah 1. Simulasi yang dilakukan menggunakan software Matlab 2. Benda Kerja yang digunakan adalah plastic Polyethylene (PE) 3. Kecepatan spindle yang digunakan minimal adalah 2000 rpm 4. Kontroler yang digunakan adalah Indirect Self Tunning Regulator 7

8 Mesin CNC Mesin CNC yang digunakan adalah mesin buatan Feedback tipe CNC Mill C. Mesin ini menggunakan 3 motor stepper dan 2 motor DC yang masing-masing menggerakkan spindle dan vice, 3 motor stepper yang masing-masing menggerakkan sumbu X, Y, dan Z, mata pahat (tool), dan meja kerja. 8

9 Identifikasi Harriot Adapun langkah langkah dalam identifikas Harriott adalah sebagai berikut : 1. Menentukan nilai t 33, t 70, dan t 73 saat nilai respon bernilai 33 %, 70 %, dan 72 % dari y ss, 2.Selanjutnya mencari nilai, melalui persamaan sebagai berikut : 3. Kemudian mencari nilai melalui persamaan sebagai berikut 4. Selanjutnya mencari nilai t1 melalui persamaan sebagai berikut : Gambar Kurva Harriott 5. Didapatkan nilai y1 melalui grafik respon saat waktu t1 6. Didapatkan nilai melalui persamaan dengan menarik garis tersebut pada kurva Harriot. 7. Didapatkan nilai melalui persamaan pada nomor 2. 9

10 Perancangan Sistem Membangkitkan PMW untuk menggerakkan motor spindle Untuk membaca nilai kecepatan spindle Berfungsi sebagai interkoneksi antara sistem kontrol (komputer) dan perangkat-perangkat seperti spindle dan tachogenerator. Mengatur lebar sinyal PWM dengan cara mengolah masukan sinyal analog dari komputer melalui PCI Mengatur kecepatan feedrate melalui walli3 10

11 Diagram Blok Sistem Komputer Mikrokontroler dan PCI Rangkaian Driver Spindle Kecepatan Rangkaian Pembagi Tegangan Tachogenerator 11

12 Metode Pembebanan Pembebanan dilakukan pada saat melakukan identifikasi plant. Hal ini dilakukan untuk melihat karakteristik respon plant pada tiap-tiap kondisi beban. Beban yang digunakan pada penelitian ini berupa plastic Polyethylene (PE) berukuran 4x4x16,5 cm Spesifikasi Kondisi Kecepatan feedrate Kecepatan Spindle Minimal Tanpa beban 0 mm/min rpm Nominal Dengan beban 250 mm/min rpm Maksimal Dengan beban 500 mm/min rpm 12

13 Identifikasi Sistem Proses identifikasi dilakukan secara offline dengan menggunakan identifikasi Harriot dengan mengambil 5x percobaan masing masing beban Pada kriteria ini fungsi penghantar yang telah didapatkan diuji dengan validasi Integral Square Error (ISE). dan dibandingkan hasilnya dengan data real. Semakin kecil nilai ISE) maka semakin baik fungsi penghantar yang dibuat. 13

14 Fungsi Penghantar Fungsi Penghantar Plant Respon Kecepatan 14

15 Desain Self Tunning Regulator Diagram blok kontroler yang digunakan untuk pengaturan kecepatan pada Spindle 15

16 Desain Self Tunning Regulator Prosedur desain kontroler Indirect Self Tunning Regulator dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu: 1. Perancangan Plant Parameter spindle yang telah diidentifikasi dinyatakan dalam struktur ARX dengan na = 1, nb = 0, dan d = 1 Terdapat 2 parameter yang harus dicari nilainya (diestimasi) agar Persamaan tersebut memberikan respon yang sama dengan respon plant. yang disebut parameter 16

17 Desain Self Tunning Regulator Prosedur desain kontroler Indirect Self Tunning Regulator dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu: 2. Estimasi Parameter Plant Dipilih algoritma Recursive Least Square Dimana dan disebut forgetting factor 17

18 Desain Self Tunning Regulator Prosedur desain kontroler Indirect Self Tunning Regulator dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu: 3. Desain Parameter Plant Dari diagram blok Self Tunning Regulator terdapat blok mekanisme adaptasi yang terdiri dari estimasi parameter dan desain parameter kontroler. Pada desain Self Tunning Regulator ini digunakan kontroler PI, sehingga mampu mengontrol plant agar memiliki respon yang dikehendaki. 18

19 Desain Self Tunning Regulator Prosedur desain kontroler Indirect Self Tunning Regulator dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu: 4. Perancangan Kontroler PID Diskrit Persamaan Umum Kontroler PID 19

20 Desain Self Tunning Regulator Prosedur desain kontroler Indirect Self Tunning Regulator dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu: 4. Perancangan Kontroler PID Diskrit CLTF dengan PID adalah Bentuk Akhir CLTF Sehingga didapatkan Sinyal kontrol yang akan diumpankan ke plant yaitu : 20

21 Hasil Pengujian Pengujian Model Pengujian fungsi penghantar yang sudah didapatkan, digunakan untuk mengetahui perbandingan antara respon hasil simulasi fungsi penghantar dan respon real dari plant. 21

22 Hasil Pengujian Pengujian Model Respon pada Keadaan Beban Nominal Respon pada Keadaan Beban Minimal Respon pada Keadaan Beban Maksimal 22

23 Hasil Pengujian Respon pada Keadaan Berbeban Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa respon fungsi penghantar sudah mendekati respon real plant. 23

24 Hasil Pengujian Pengujian Simulasi Sistem Proses simulasi dilakukan juga untuk mengetahui hasil perancangan sistem dapat diaplikasikan atau memerlukan adanya modifikasi tertentu untuk mencapai karakteristik yang diinginkan. Pengujian yang akan dilakukan pada sistem simulasi ini yaitu 1. Pengujian kontroler 2. Pengujian terhadap variasi beban 3. Pengujian terhadap gangguan. 24

25 RangkaianSistem Kontroler Self tunning Regulator Hasil Pengujian Pengujian Simulasi Sistem Rangkaian Sistem Kontroler Self tunning Regulator 25

26 Hasil Pengujian Pengujian Kontroler Pengujian terhadap sinyal kontroler dilakukan untuk mengetahui seberapa baik kemampuan kontroler dapat beradaptasi dalam sistem yang telah dirancang. Pengujian ini diberikan masukan berupa sinyal tangga sebesar 0,62 1,1 (dalam volt) yang merupakan besarnya tegangan pada kecepatan referensi mulai dari rpm dalam waktu 300 detik. 26

27 Hasil Pengujian Respon Sistem Dengan Pengujian Kontroler Pada hasil simulasi, baik respon plant maupun respon kontroler tersebut sudah tidak terdapat error steady state namun didapatkan nilai t r pada respon plant sebesar 0 detik dan respon kontroler sebesar 5,7 detik. Hal ini membuktikan bahwa respon kontroler dapat mengikuti referensi yang diinginkan namun memiliki nilai transien yang lebih lambat. Pada pengujian ini dapat dilihat sinyal kontroler dapat mengikuti perubahan sinyal referensi pada detik ke-22 ke 150 pada saat spindle bergerak pada kecepatan 2000 rpm dan pada detik ke-160 ke 300 saat spindle bergerak pada kecepatan 3000 rpm. 27

28 Hasil Pengujian Pengujian Terhadap Variasi Beban Pengujian ini digunakan untuk mengetahui kemampuan mekanisme adaptasi kontroler terhadap perubahan parameter plant. Pengujian terhadap variasi beban ini diharapkan kontroler Self Tunning Regulator pada kondisi berbeban dapat mengikuti referensi yang diinginkan yang memiliki nilai τ sebesar 153,3 detik dan memiliki nilai error steady state sebesar 0 %. 28

29 Hasil Pengujian Pengujian Terhadap Variasi Beban Hasil pengujian dengan kondisi ketiga variasi beban, didapatkan respon yang hampir mendekati referensi yang diinginkan. Hal ini membuktikan bahwa sistem adaptif pada Self Tunning Regulator mampu bekerja dengan baik pada saat perubahan parameter plant. 29

30 Hasil Pengujian Pengujian Terhadap Gangguan Pengujian ini digunakan untuk mengetahui kemampuan mekanisme adaptasi kontroler terhadap gangguan yang diberikan. Pengujian terhadap gangguan ini diharapkan kontroler Self Tunning Regulator pada kondisi berbeban dapat mengikuti referensi yang diinginkan yang memiliki nilai τ sebesar 153,3 detik dan memiliki nilai error steady state sebesar 0 %. Pada pengujian ini menggunakan sinyal gangguan pitch w noise sebesar 0,0001 dengan waktu sampel 0,5 detik 30

31 Hasil Pengujian Pengujian Terhadap Gangguan Gambar diatas merupakan hasil pengujian kontroler pada beban minimal terhadap gangguan. Pada hasil pengujian ini, respon kontroler dapat beradaptasi terhadap gangguan sesuai dengan referensi dan memiliki error steady state sebesar 0,09 % 31

32 Hasil Pengujian Pengujian Terhadap Gangguan Gambar diatas merupakan hasil pengujian kontroler pada beban nominal terhadap gangguan. Pada hasil pengujian ini, respon kontroler dapat beradaptasi terhadap gangguan sesuai dengan referensi dan tidak memiliki error steady state 32

33 Hasil Pengujian Pengujian Terhadap Gangguan Gambar diatas merupakan hasil pengujian kontroler pada beban maksimal terhadap gangguan. Pada hasil pengujian ini, respon kontroler dapat beradaptasi terhadap gangguan sesuai dengan referensi dan memiliki error steady state sebesar 1 %. 33

34 Hasil Pengujian Pengujian Terhadap Gangguan Berdasarkan Tabel 4.2 dan Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa respon kontroler memiliki nilai τ yang lebih cepat daripada respon kontroler saat tidak diberi gangguan. 34

35 Kesimpulan Dari hasil analisis terhadap simulasi dan implementasi yang telah dilakukan pada pengerjaan Tugas Akhir ini, diperoleh beberapa kesimpulan, yaitu : 1. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan bahwa respon fungsi penghantar sudah mendekati real plant, namun memiliki nilai t r lebih cepat daripada real plant pada beban minimal, nominal, dan maksimal sebesar 0,467 detik, 0,681 detik, dan 0,787 detik. 2. Pada pengujian kontroler, respon kontroler mampu mengikuti respon referensi dimana sudah tidak terdapat error steady state namun pada respon kontroler memiliki nilai t r yang lebih lambat daripada referensi yaitu sebesar 5,7 detik. 35

36 Kesimpulan Dari hasil analisis terhadap simulasi dan implementasi yang telah dilakukan pada pengerjaan Tugas Akhir ini, diperoleh beberapa kesimpulan, yaitu : 3. Hasil pengujian dengan kondisi ketiga variasi beban, didapatkan respon yang hampir mendekati referensi yang diinginkan dengan nilai τ pada kondisi minimal, nominal, dan maksimal sebesar 153,1 detik, 153,3 detik, dan 153,4 detik dan memiliki nilai error steady state pada kondisi minimal, nominal, dan maksimal sebesar 0,09 %, 0 %, dan 1 %. 4. Dari hasil pengujian terhadap gangguan, didapatkan bahwa respon kontroler dapat beradaptasi terhadap gangguan sesuai dengan referensi yang diberikan. Dimana nilai τ pada kondisi minimal, nominal, dan maksimal sebesar 152,4 detik, 152,7 detik, dan 153,3 detik memiliki respon yang lebih cepat daripada respon kontroler saat tidak diberi gangguan. 36

37 Saran Dalam melanjutkan penelitian yang berkaitan dengan Tugas Akhir ini, disarankan beberapa hal : 1. Sebaiknya pada pengambilan identifikasi permodelan menggunakan identifikasi dinamis dikarenakan kontroler Self Tunning Regulator merupakan jenis kontroler adaptif yang memiliki kondisi yang berubah ubah yang mengikuti perubahan respon plant 2. Dalam melakukan perancangan sistem diperlukan kalibrasi terlebih dahulu agar nilai dalam pengukuran manual sama dengan yang dikeluarkan pada software MATLAB. 3. Perhatikan batas kemampuan hardware dalam mengolah data agar kontroler STR dapat bekerja sesuai dengan hasil yang digunakan 4. Dalam pengambilan data untuk proses identifikasi diperlukan rangkaian filter (dalam hal ini menggunakan Kalman Filter) agar arus yang dihasilkan tidak terdapat noise. 37

38 Thank You! 38