Kontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe 1 untuk Sistem Pendulum-Kereta

dokumen-dokumen yang mirip
Kontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe 1 Untuk Sistem Pendulum Kereta

KONTROL TRACKING FUZZY UNTUK SISTEM PENDULUM KERETA MENGGUNAKAN PENDEKATAN LINEAR MATRIX INEQUALITIES

Kontrol Tracking Fuzzy untuk Sistem Pendulum Kereta Menggunakan Pendekatan Linear Matrix Inequalities

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: ( Print) B-58

Kontrol Tracking Fuzzy-Optimal untuk Sistem Pendulum-Kereta

Proceeding Tugas Akhir-Januari

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: ( Print) B-47

Desain Kontroler Fuzzy untuk Sistem Gantry Crane

Stabilisasi Robot Pendulum Terbalik Beroda Dua Menggunakan Kontrol Fuzzy Hybrid

Kontrol Tracking Fuzzy Menggunakan Model Following untuk Sistem Pendulum Kereta

DESAIN KONTROLER FUZZY UNTUK SISTEM GANTRY CRANE

Desain Kontroler Fuzzy untuk Sistem Gantry Crane

Desain Kontrol Optimal Fuzzy Menggunakan Pendekatan PDC Modifikasi Untuk Sistem Pendulum Kereta

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: ( Print) F-250

Abdul Halim Dosen Pembimbing Dr. Trihastuti Agustinah, ST., MT

Laboratorium Virtual untuk Swing-up dan Stabilisasi Sistem Pendulum-Kereta Menggunakan Kontrol Fuzzy

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1

Kompensasi Kesalahan Sensor Berbasis Descriptor Dengan Performa HH pada Winding Machine

DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY

Perancangan Kontroler State Dependent Riccati Equation Untuk Stabilisasi Pendulum Terbalik Dua Tingkat

DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY

Kompensasi Kesalahan Sensor Berbasis Descriptor Dengan Performa pada Winding Machine

HALAMAN JUDUL KONTROL KECEPATAN PADA ROBOT PENDULUM TERBALIK BERODA DUA MENGGUNAKAN KONTROLER FUZZY

OPTIMALISASI CRANE ANTI AYUN KONTROLER PD-LQR DENGAN ALGORITMA UPSO UNTUK MENINGKATKAN EFESIENSI PROSES BONGKAR MUAT

4. BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS. pengujian simulasi open loop juga digunakan untuk mengamati respon motor DC

ABSTRAK. Inverted Pendulum, Proporsional Integral Derivative, Simulink Matlab. Kata kunci:

PENGENDALIAN OPTIMAL PADA SISTEM STEAM DRUM BOILER MENGGUNAKAN METODE LINEAR QUADRATIC REGULATOR (LQR) Oleh : Ika Evi Anggraeni

Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang

Perancangan dan Simulasi MRAC PID Control untuk Proses Pengendalian Temperatur pada Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)

DESAIN LINEAR QUADRATIC REGULATOR PADA SISTEM INVERTED PENDULUM. Muhammad Wakhid Musthofa 1

HALAMAN JUDUL KONTROL TRACKING OPTIMAL UNTUK ROBOT PENDULUM TERBALIK BERODA DUA

STABILISASI SISTEM KONTROL LINIER INVARIANT WAKTU DENGAN MENGGUNAKAN METODE ACKERMANN

Jurnal Math Educator Nusantara (JMEN) Sifat-Sifat Sistem Pendulum Terbalik Dengan Lintasan Berbentuk Lingkaran

Sifat-Sifat Sistem Pendulum Terbalik dengan Lintasan Berbentuk Lingkaran

KARAKTERISTIK PERSAMAAN ALJABAR RICCATI DAN PENERAPANNYA PADA MASALAH KENDALI

PERANCANGAN SISTEM KENDALI SLIDING-PID UNTUK PENDULUM GANDA PADA KERETA BERGERAK

LOGO SEMINAR TUGAS AKHIR. Oleh : Rifdatur Rusydiyah Dosen Pembimbing : DR. Subiono, M.Sc

DESAIN SISTEM KENDALI TEMPERATUR UAP SUPERHEATER DENGAN METODE FUZZY SLIDING MODE CONTROL

PERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER

PERANCANGAN MODEL PREDICTIVE TORQUE CONTROL (MPTC) UNTUK PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 PHASA DENGAN ROBUST STATOR FLUX OBSERVER

Perancangan Sistem Kendali Sliding-PID untuk Pendulum Ganda pada Kereta Bergerak

Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode PID Linear Quadratic Regulator

Oleh: Dimas Avian Maulana Dosen Pembimbing: Subchan, Ph.D

RANCANG BANGUN SELF TUNING PID KONTROL PH DENGAN METODE PENCARIAN AKAR PERSAMAAN KARAKTERISTIK

RANCANG BANGUN PENGONTROLAN ANTI SWING PADA PROTOTIPE GANTRY CRANE DENGAN METODE FUZZY LOGIC

Rancang Bangun Self Tuning PID Kontrol ph Dengan Metode Pencarian Akar Persamaan Karakteristik

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: ( Print) E-13

PENGOPTIMALAN UMPAN BALIK LINEAR QUADRATIC REGULATOR PADA LOAD FREQUENCY CONTROL MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Perancangan Sistem Kontrol PID Untuk Pengendali Sumbu Azimuth Turret Pada Turret-gun Kaliber 20mm

JURNAL TEKNIK POMITS Vol.1, No. 1, (2013) 1-6 II. URAIAN PENELITIAN

Perhitungan Waktu Pemutus Kritis Menggunakan Metode Simpson pada Sebuah Generator yang Terhubung pada Bus Infinite

TUGAS AKHIR - TE

Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos

SELF TUNING PI PADA PENGENDALI KECEPATAN PUTARAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA TANPA SENSOR KECEPATAN DENGAN KONTROL VEKTOR ARUS DAN OBSERVER DALAM SUMBU DQ

BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM

Analisis dan Kontrol Optimal Sistem Gerak Satelit Menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin

Simulasi Peredaman Getaran Bangunan dengan Model Empat Tumpuan

IMPLEMENTASI MODEL REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS) UNTUK KESTABILAN PADA ROTARY INVERTED PENDULUM

Kontrol Optimal pada Balancing Robot Menggunakan Metode Linear Quadratic Regulator

BAB IV SIMULASI STABILISASI INVERTED PENDULUM DENGAN MENGGUNAKAN PENGONTROL FUZZY

Desain dan Simulasi Konverter Buck Sebagai Pengontrol Tegangan AC Satu Tingkat dengan Perbaikan Faktor Daya

Rancang Bangun Sistem Kontrol Level dan Pressure Steam Generator pada Simulator Mixing Process di Workshop Instrumentasi

Kesalahan Tunak (Steady state error) Dasar Sistem Kontrol, Kuliah 6

RESPON SISTEM DITINJAU DARI PARAMETER KONTROLER PID PADA KONTROL POSISI MOTOR DC

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENDEKATAN NUMERIK KONTROL SISTEM PILOT OTOMATIS UNTUK GERAK LONGITUDINAL PESAWAT DENGAN METODE PARKER-SOCHACKI

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER PID OPTIMAL UNTUK TRACKING LINTASAN GERAKAN LATERAL PADA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE)

Seminar Internasional, ISSN Peran LPTK Dalam Pengembangan Pendidikan Vokasi di Indonesia

PEMODELAN DAN ANALISA GETARAN MOTOR BENSIN 4 LANGKAH 2 SILINDER 650CC SEGARIS DENGAN SUDUT ENGKOL 90 UNTUK RUBBER MOUNT

Tabel 1. Parameter yang digunakan pada proses Heat Exchanger [1]

Kontrol Kestabilan Robot Inverted Pendulum Menggunakan Metode Liniear Quadratic Regulator

ANALISIS KONTROL SISTEM PENDULUM TERBALIK MENGGUNAKAN REGULATOR KUADRATIK LINEAR

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

EKSISTENSI PENGENDALI SUBOPTIMAL. Widowati Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Abstrak

DesainKontrolFuzzy BerbasisPerformansiH dengan Batasan Input-Output untuk Sistem Pendulum-Kereta

Pengaturan Kecepatan pada Motor DC Shunt Menggunakan Successive Sliding Mode Control

APLIKASI ADAPTIVE FIR INVERSE LINEAR CONTROLLER PADA SISTEM MAGNETIC LEVITATION

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

Jurnal MIPA 39 (1)(2016): Jurnal MIPA.

Gita Sari Adriani, Pardi Affandi, M. Ahsar Karim Program Studi Matematika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat

Analisa Dan Simulasi Model Quaternion Untuk Keseimbangan Pesawat Terbang

IMPLEMENTASI KONTROLER FUZZY TAKAGI SUGENO UNTUK KESTABILAN ROTARY INVERTED PENDULUM

Desain Sistem Kendali Rotary Pendulum Dengan Sliding-PID

KONVERTER KY INVERSE BIDIRECTIONAL SEBAGAI PENCATU DAYA KENDARAAN LISTRIK

Perancangan dan Implementasi Kontroler PID Optimal Untuk Tracking Lintasan Gerakan Lateral Pada UAV(Unmanned Aerial Vehicle)

REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK SISTEM LINIER DISKRIT DENGAN POLE KONJUGAT KOMPLEKS

Rancang Bangun Sistem Takeoff Unmanned Aerial Vehicle Quadrotor Berbasis Sensor Jarak Inframerah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Aljabar dapat didefinisikan sebagai manipulasi dari simbol-simbol. Secara

Aplikasi Fungsi Diferensial Riccati Pada Sistem Dinamik Dua Kendali Waktu Berhingga

BAB II KONSEP PERANCANGAN SISTEM KONTROL. menyusun sebuah sistem untuk menghasilkan respon yang diinginkan terhadap

PERANCANGAN MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC) PADA PROSES QUADRUPLE TANK

PERANCANGAN KONTROLER PI ANTI-WINDUP BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 32 PADA KONTROL KECEPATAN MOTOR DC

Parameterisasi Pengontrol yang Menstabilkan Melalui Pendekatan Faktorisasi

PENGGUNAAN PENYELESAIAN PERSAMAAN ALJABAR RICCATI WAKTU DISKRIT PADA KENDALI OPTIMAL LINIER KUADRATIK

ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION

Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya

PENGGUNAAN MODEL NOISE PADA METODE ITERATIVE FEEDBACK TUNING UNTUK PENGHILANGAN GANGGUAN SISTEM PENGENDALIAN

Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

Transkripsi:

JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., () ISSN: 7-59 (-97 Print) B-7 Kontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe untuk Sistem Pendulum-Kereta Helvin Indrawati dan Trihastuti Agustinah Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 6 E-mail: trihastuti@elect-eng.its.ac.id Abstrak Sistem Pendulum-Kereta adalah suatu plant yang terdiri dari batang pendulum yang bersumbu pada kedua sisi kereta yang dapat bergerak pada suatu lintasan dengan sumbu vertikal. Makalah ini membahas sistem kontrol fuzzy Takagi- Sugeno yang berbasis Sistem Servo Tipe dengan plant tanpa Integral agar Sistem Pendulum-Kereta mampu bergerak mengikuti sinyal referensi berupa sinyal step dengan tetap mempertahankan batang pendulum pada posisi terbaliknya ( radian) serta dapat mengatasi gangguan. Model nonlinear Sistem Pendulum-Kereta dapat direpresentasikan dengan model fuzzy Takagi-Sugeno yang didasarkan mengikuti kaidah Paralel Distributed Compensation (PDC). Gain state-feedback dan gain integral diperoleh dengan menggunakan metode pole placement. Hasil simulasi dan implementasi menunjukkan bahwa plant Sistem Pendulum-Kereta mampu mengikuti sinyal referensi step dan referensi square wave serta dapat tetap mempertahankan posisi pendulum pada radian. Kata Kunci Sistem pendulum-kereta, fuzzy Takagi-Sugeno, metode pole placement, sistem servo tipe. I. PENDAHULUAN EIRING dengan perkembangan teknologi dan semakin Sbanyaknya sistem yang nonlinear maka dibutuhkan kontrol yang tepat agar suatu sistem dapat memberikan respon yang baik. Salah satu sistem nonlinear adalah Sistem Pendulum-Kereta. Sistem Pendulum-Kereta ini terdiri dari sepasang batang pendulum yang bersumbu pada kedua sisi sebuah kereta yang dapat bergerak pada suatu trek dengan sumbu mendatar dan panjang lintasan tertentu. Karakteristik Sistem Pendulum-Kereta adalah nonlinear dan tidak stabil. Sistem Pendulum-Kereta digunakan untuk penelitian dan menguji metode metode kontrol sehingga metode tersebut dapat diterapkan pada berbagai aplikasi dari sistem nonlinear yang lebih komplek. Permasalahan kontrol pada Sistem Pendulum-Kereta terdiri dari masalah swing-up (menganyunkan pendulum dari posisi menggantung ke posisi terbalik), stabilisasi (regulator) dan tracking sinyal referensi.tujuan utama dari Makalah ini adalah mengatur posisi kereta sesuai dengan sinyal referensi step sekaligus menggerakkan batang pendulum dari posisi awal ke posisi ekuilibrium (posisi terbalik) dan menstabilkannnya. Beberapa metode telah dikembangkan untuk mendapatkan solusi dari masalah tracking tersebut. Di antaranya menggunakan fuzzy Tracking Controller. Metode fuzzy Tracking Controller yang dilakukan oleh Andri Ashfahani [] menghasilkan respon yang cukup baik dan overshoot yang cukup kecil. Penyelesaian permasalahan dari Sistem Pendulum- Kereta menggunakan desain Sistem Servo Tipe dengan plant tanpa Integral diharapkan dapat memberikan respon yang baik agar plant dapat mengikuti sinyal referensi. Model nonlinear plant Sistem Pendulum-Kereta direpresentasikan dengan model fuzzy Takagi-Sugeno dengan aturan kontroler fuzzy dibangun dengan mengikuti kaidah Paralel Distributed Compensation (PDC). Gain state-feedback dan gain integral diperoleh dengan menggunakan metode pole placement. II. MODEL MATEMATIKA Pada umumnya, pendulum adalah suatu sistem yang selalu bergerak menuju ke posisi setimbangnya. Meskipun pada pendulum diberikan simpangan awal tetapi pada akhirnya pendulum ini mampu untuk kembali ke posisi setimbangnya. Sistem Pendulum-Kereta terdiri dari sepasang batang pendulum yang bersumbu pada kedua sisi kereta yang dapat bergerak pada suatu trek dengan panjang lintasan tertentu. Model fisik Sistem Pendulum-Kereta terdiri dari dua bagian besar, yaitu kereta dan pendulum. Kereta dapat bergerak bebas pada arah horizontal dengan pendulum dapat berotasi terhadap sumbu rotasi yang terdapat pada sisi kereta. Diagram fisik Sistem Pendulum-Kereta ditunjukkan pada Gambar. Model matematika Sistem Pendulum-Kereta dinyatakan dalam empat vektor state yaitu xx = [xx xx xx xx 4 ] TT. xx R : Posisi kereta (diukur dari titik tengah rel) xx R : Sudut pendulum terhadap garis vertikal xx R : Kecepatan kereta xx 4 R : Kecepatan sudut pendulum Model matematika dalam bentuk persamaan state dapat dituliskan sebagai berikut: xx = xx xx = xx 4 xx = aa(uu TT cc μμxx 4 sin xx ) + ll cos xx μμμμ sin xx ff pp xx 4 JJ + μμll sin xx xx 4 = ll cos xx (uu TT cc μμxx 4 sin xx ) + μμμμ sin xx ff pp xx 4 JJ + μμll sin () xx JJ aa = ll + mm cc + mm pp μμ = mm cc + mm pp ll

JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., () ISSN: 7-59 (-97 Print) B-8 Gambar.. Diagram fisik SPK []. Kontroler state feedback dapat disusun dengan konsep Parallel Distributed Compensation (P DC). Dalam konsep PDC, tiap aturan kontroler dirancang berdasarkan aturan model plant linear yang bersesuaian dengan menggunakan himpunan fuzzy yang sama dengan aturan plant. Untuk setiap aturan, gain kontroler dapat diperoleh dengan menggunakan teknik desain kontrol linear. Dari aturan plant yang ada, dapat disusun aturan kontroler fuzzy dengan konsep PDC sebagai berikut. Aturan kontroler ke-i : If z (t) is M i AND AND z j (t) is M ij Then uu(tt) = KK ii xx(tt) i =,,,r j =,,,p (5) Keluaran dari kontroler fuzzy pada Persamaan (5) secara keseluruhan dapat dinyatakan uu(tt) = αα ii zz(tt) KK jj xx(tt) (6) jj = Subtitusi Persamaan (5) ke Persamaan (6) maka akan diperoleh sistem loop tertutup: Gambar.. Struktur Sistem Servo Tipe dengan plant tanpa Integrator []. III. MODEL FUZZY TAKAGI-SUGENO Sistem nonlinear dapat diilustrasikan dalam model fuzzy T-S yang memiliki aturan model plant yang dapat ditulis dalam bentuk sebagai berikut. Aturan plant ke-i: If z (tt) iiii M i AAAAAA AAAAAA z j (tt) iiii M ij Then xx (tt) = AA ii xx(tt) + BB ii uu(tt) i =,,,r j =,,,p () dengan r sebagai jumlah aturan fuzzy, dan p adalah jumlah himpunan fuzzy dalam satu aturan, dan F sebagai himpunan fuzzy, dengan vektor state x(t) R n, vektor kontrol masukan u(t) R m, dan vektor keluaran sistem y(t) R q, sedangkan z(t) R j merupakan variabel pada bagian premis. Model fuzzy T-S secara keseluruhan dapat dituliskan sebagai berikut: xx (tt) = αα ii zz(tt) [AA ii xx(tt) + BB ii uu(tt)] () ii= αα ii zz(tt) = μμ ii zz(tt) dddddd μμ ii zz(tt) = MM iiii zz jj (tt) μμ ii zz(tt) ii= Bentuk (M iiii zz jj (tt)) merupakan tingkat keanggotaan dari zz jj (tt) pada M iiii dengan asumsi: μμ ii zz(tt) ; μμ ii zz(tt) > ii= pp jj = αα ii zz(tt) ; αα ii zz(tt) = (4) ii= xx (tt) = αα ii zz(tt) αα jj zz(tt) AA ii BB ii KK jj xx(tt) (7) ii= jj = Sesuai dengan sifat pembobot αα ii zz(tt) pada Persamaan (4), maka Persamaan (7) dapat disederhanakan seperti pada Persamaan berikut: xx (tt) = AA ii BB ii KK jj xx(tt) i =,,,r j =,,,r (8) IV. DESAIN SISTEM SERVO TIPE Sistem kontrol tracking berbasis servo tipe dirancang untuk mengontrol posisi kereta dari sistem Sistem Pendulum- Kereta sehingga dapat mengikuti sinyal referensi yang diberikan sekaligus menjaga keseimbangan batang pendulum dari sistem tersebut supaya tetap pada posisi terbalik. Aturan kontroler disusun dengan konsep PDC. Pencarian matrik gain kontrol (state feedback) K dan integrator k I dapat dilakukan dengan teknik pole placement. Sistem Pendulum-Kereta merupakan sistem tanpa integral. Prinsip dari sistem tipe adalah adanya integral pada seperti yang diperlihatkan oleh diagram blok pada Gambar. Pada diagram blok digambarkan bahwa sinyal eor merupakan masukan integrator yang kemudian dikali dengan gain integrator. Variabel state dari sistem dikalikan dengan gain state-feedback. Sinyal dari blok gain state-feedback dan gain integral dijumlahkan dan digunakan sebagai sinyal kontrol untuk stabilisasi maupun tracking. Dari diagram tersebut, diketahui suatu sistem mempunyai persamaan: xx = AAxx + BBBB yy = CCxx (9)

JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., () ISSN: 7-59 (-97 Print) B-9 Persamaan sinyal input kontrol dan eor masing-masing dinyatakan dalam persamaan berikut ini. uu = KKKK + kk ii ξξ () ξξ = yy = CCxx () x = state vektor pada plant u = sinyal kontrol y = sinyal output ξ = output integrator r = sinyal referensi V. PEMBAHASAN DAN PERANCANGAN Model matematika pada Persamaan () merupakan persamaan nonlinear, sehingga untuk mendapatkan matrik state space yang digunakan untuk kontrol pendulum dilakukan linearisasi pada beberapa titik kerja. Titik kerja yang dipakai pada sudut pendulum adalah rad,,5 rad dan,5 rad. Persamaan model linear adalah sebagai berikut: xx xx xx AA = (xx) xx = xx xx=xx xx xx xx 4 xx BB = h(xx, uu) uu xx=xx uu=uu = xx = AAxx + BBBB xx xx xx xx 4 xx xx xx xx xx xx xx 4 xx xx xx xx xx xx xx xx 4 xx xx xx 4 xx xx 4 xx xx 4 xx 4 xx 4 Hasil linearisasi pada sudut radian ( derajat) AA = ; BB,55, = 5,4,79,87,69 Hasil linearisasi pada sudut,5 radian (4, derajat) AA = ; BB,5, =,859 4,558,79,966 Hasil linearisasi pada sudut,5 radian (8,6 derajat) AA = ; BB,4, =,844,9686,79,79 Matriks keluaran untuk titik kerja tersebut adalah: CC = CC = CC = [ ] () Dengan menggunakan konsep fuzzy Takagi-Sugeno pada persamaan () hingga (8), maka aturan plant dapat disusun sebagai berikut: aturan untuk plant: adalah M (sekitar radian) Then xx (tt) = AA xx(tt) + BB uu(tt) yy = CC xx(tt) () aturan untuk plant: adalah M (sekitar ±,5 radian) Then xx (tt) = AA xx(tt) + BB uu(tt) yy = CC xx(tt) (4) aturan untuk plant: adalah M (sekitar ±,5 radian) Then xx (tt) = AA xx(tt) + BB uu(tt) yy = CC xx(tt) (5) Dengan menggunakan konsep PDC, dapat disusun aturan kontroler fuzzy yang bersesuaian dengan aturan plant sebagai berikut: aturan untuk kontroler: adalah M (sekitar radian) Then uu(tt) = KK xx(tt) + kk II ξξ(tt) (6) aturan untuk kontroler: adalah M (sekitar ±,5 radian) Then uu(tt) = KK xx(tt) + kk II ξξ(tt) (7) aturan untuk kontroler: adalah M (sekitar ±,5 radian) Then uu(tt) = KK xx(tt) + kk II ξξ(tt) (8) Setelah memperoleh hasil linearisasi berupa state space, gain state-feedback K dan gain integral k I untuk masingmasing model linear diperoleh dengan menggunakan metode pole placement. Matrik gain kontrol K dan integrator k I dapat diperoleh melalui persamaan berikut: AA ii CC ii BB ii KK kk IIII (9) Nilai pole-pole yang digunakan untuk memperoleh gain state-feedback dan gain integral menurut daerah titik kerjanya adalah sebagai berikut:

JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., () ISSN: 7-59 (-97 Print) B- Derajat Keanggotaan Gambar.. Fungsi keanggotaan M, M dan M. Gambar. 4. Gangguan Step pada Sinyal Kontrol. Gangguan (N) M M Gambar. 5. Hasil Simulasi Posisi Kereta Menggunakan Sinyal Step dengan Gangguan. Sudut Pendulum (radian).8.6.4. Gambar. 6. Hasil Simulasi Sudut Pendulum Menggunakan Sinyal Step dengan Gangguan. M - -.8 -.6 -.4 -...4.6.8 x.5.5.5 -.5-5 5 5.5..5 -.5 -. 5 5 5..5..5 M PP = [ 6, 5, 4, 4,,] PP = [ 6, 5, 4,5 4,,4] PP = [ 6, 5,5 4,7 4,5,6] M x = [. ] -.5 5 5 5 Dengan menggunakan program Matlab, maka diperoleh nilai gain state-feedback dan gain integral yaitu: KK = [ 6,6589 57,988 7,59 66,99] KK II = [,7] KK = [ 4,497 68,587 76,4585 7,49] KK II = [ 5,54] KK = [ 57,589 8,7 86,45 86,8] KK II = [ 8,55] VI. PENGUJIAN DAN ANALISIS Pada bab ini akan membahas mengenai hasil-hasil yang didapatkan dari simulasi yang dilakukan menggunakan software Matlab/Simulink maupun implementasi pada plant Sistem Pendulum. Simulasi dilakukan dengan linearisasi plant Sistem Pendulum-Kereta dengan titik kerja radian,,5 radian dan,5 radian. Kemudian hasil dari simulasi yang telah dilakukan pada software ini akan digunakan sebagai acuan untuk implementasi sistem kontrol pada plant Sistem Pendulum-Kereta Digital Pendulum Mechanical Unit - dari Feedback Instrument Ltd. A. Simulasi Simulasi menggunakan gangguan dilakukan pada sinyal step, dengan memberikan gangguan pada sinyal kontrol. Gangguan diberikan pada interval 5-8 detik. Respon sistem diperlihatkan pada Gambar 5 dan Gambar 6. Pada Gambar 5 memperlihatkan posisi kereta saat sistem berjalan dengan diberikan gangguan. Ketika gangguan diberikan, terjadi penyimpangan sebesar, meter dan penyimpangan kembali terjadi setelah gangguan selesai. Selanjutnya sistem mampu mengatasi gangguan dan kembali mengikuti sinyal referensi setelah detik. Gambar 5 menunjukkan respon posisi sudut pendulum saat diberi gangguan. sudut pendulum mengalami penyimpangan sebesar, radian saat t=5 detik dan ketika gangguan dihilangkan, sudut pendulum mengalami penyimpangan sebesar senilai, radian saat t =8 detik. Simulasi selanjutnya dilakukan dengan memberikan gangguan pada masukan step dari sinyal square wave. Gangguan diberikan pada interval -5 detik dan -detik sebesar Newton. Setelah diberi gangguan pada sinyal kontrol, dapat diamati pada Gambar 8 bahwa respon posisi kereta dapat mengatasi gangguan yang diberikan walaupun terjadi penyimpangan posisi sejauh, meter pada detik ke- maupun pada detik ke-. Penyimpangan kembali terjadi sejauh,4 meter pada detik ke-5 dan sejauh,5 meter pada detik ke-. Setelah terjadi penyimpangan umumnya posisi kereta dapat kembali dalam waktu detik. Pada posisi sudut pendulum saat diberi gangguan. sudut pendulum mengalami penyimpangan sebesar, radian pada detik ke- dan detik ke- dan ketika gangguan dihilangkan, sudut pendulum mengalami penyimpangan sebesar, radian pada detik ke-5 dan detik ke-. Dapat disimpulkan bahwa kontroler fuzzy Takagi- Sugeno berbasis Sistem Servo Tipe dengan sistem tanpa Integral mampu mengatasi adanya gangguan yang diberikan pada sinyal kontrol untuk masukan dari sinyal step maupun sinyal square wave.

JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., () ISSN: 7-59 (-97 Print) B- Sinyal Kontrol (N)..5..5..5 x = [, ] - 4 5 Gambar. 7. Gangguan Step pada Sinyal Kontrol. -.5 5 5 5 Gambar.. Respon Posisi Kereta Menggunakan Sinyal Step dengan Gangguan.. x = [,5 ] 4. -. -. 4 5 Gambar. 8. Hasil Simulasi Posisi Kereta Menggunakan Sinyal Square Wave dengan Gangguan. Posisi Pendulum (radian).4... -. 4 5 Gambar. 9. Hasil Simulasi Sudut Menggunakan Sinyal Square Wave Pendulum dengan Gangguan. B. Implementasi Pada Implementasi ini sistem dijalankan dengan memberikan gangguan step sebesar Nm pada sinyal kontrol. Kereta diberi inisialisasi awal sebesar, radian, sedangkan state yang lain diberi kondisi awal. Gangguan diberikan pada interval 5-8 detik untuk sinyal referensi step. Pada sinyal referensi square wave gangguan diberikan dengan interval waktu -5 detik dan -detik. Gambar menunjukkan respon posisi kereta setelah diberi gangguan pada sinyal kontrol. Dari gambar tersebut dapat diamati bahwa respon posisi kereta dapat mengatasi gangguan yang diberikan walaupun terjadi penyimpangan posisi sejauh,85 meter pada detik ke-5. Penyimpangan kembali terjadi pada detik ke-8 sejauh, meter. Hal ini menandakan bahwa sistem melawan gangguan Nm yang diberikan. Setelah detik ke- kereta kembali menuju ke titik asal yaitu, meter. Sudut Pendulum (radian) - 5 5 5 Gambar.. Respon Sudut Pendulum Menggunakan Sinyal Step dengan Gangguan... -. -. x = [,5 ] -. 4 5 Gambar.. Respon Posisi Kereta Menggunakan Sinyal Square Wave dengan Gangguan. Posisi Pendulum (radian) 4-4 5 Gambar.. Posisi Sudut Pendulum Menggunakan Sinyal Square Wave dengan Gangguan.

JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., () ISSN: 7-59 (-97 Print) B- Posisi sudut pendulum saat diberi gangguan dapat diamati. pada Gambar. Pada gambar dapat dilihat bahwa sudut pendulum mengalami penyimpangan sebesar, radian pada detik ke-5 dan ketika gangguan dihilangkan, sudut pendulum kembali mengalami penyimpangan sebesar, radian pada detik ke-8. Setelah detik ke- posisi sudut pendulum kembali menuju radian. Gangguan pada implementasi dilakukan pada masukan dari sinyal square wave dengan amplitudo, dan frekuensi,5. Gangguan diberikan pada interval waktu -5 detik dan - detik. Pada Gambar dapat diamati bahwa kereta mengalami underhoot sejauh,5 meter. Setelah diberi gangguan pada detik ke- dan detik ke- terjadi penyimpangan kereta sejauh sejauh, meter dan,8 meter. Penyimpangan kembali terjadi sejauh,6 meter dan, meter ketika gangguan dihilangkan yaitu pada detik ke- 5 dan detik ke-. Kemudian kereta kembali bergerak mengikuti sinyal referensi. Pada Gambar dapat dilihat respon sudut pendulum yang telah diberi gangguan. Dari gambar dapat dilihat ketika diberi gangguan tidak terjadi penyimpangan pada detik ke- maupun detik ke-. Hasil yang diperoleh pada implementasi memiliki bentuk yang sesuai dengan hasil dari simulasi. Dapat disimpulkan bahwa implementasi pada Sistem Pendulum-Kereta dengan kontroler fuzzy Takagi-Sugeno berbasis Sistem Servo Tipe tanpa Integral dapat mengatasi adanya gangguan yang diberikan pada sinyal kontrol. VII. KESIMPULAN Setelah melakukan pengujian pada Makalah ini menggunakan sistem kontrol fuzzy Takagi-Sugeno dengan struktur Sistem Servo Tipe dengan plant tanpa Integral yang telah dirancang, baik dengan simulasi maupun implementasi dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. Hasil simulasi dari sistem kontrol fuzzy Takagi-Sugeno yang telah dibuat menunjukkan bahwa posisi kereta dapat mengikuti masukan berupa referensi step dan referensi square wave serta batang pendulum dapat distabilkan pada titik di sekitar nol radian.. Hasil implementasi menunjukkan bahwa posisi kereta dapat mengikuti masukan berupa referensi step dan referensi square wave yang diberikan serta batang pendulum dapat distabilkan pada titik di sekitar nol radian. DAFTAR PUSTAKA [] Ashfahani, A., Kontrol Tracking Pada Sistem Pendulum Terbalik Berbasis Model fuzzy Takagi-Sugeno Menggunakan Pendekatan BMI Institut Teknologi Sepuluh Nopember,. [], Book Control in Digital Pendulum environment. Feedback Instruments Ltd., Crowborough England.. [] Agustinah, T., Bahruddin, A., dan Jazidie, A., "Implementasi Kontrol Tracking fuzzy Menggunakan Sistem Servo Tipe Integral Berbasis Observer fuzzy Takagi-Sugeno pada Inverted Pendulum", Proceeding Seminar Nasional Electrical, Informatics, and It's Education, Malang, 9. [4] Raharja, K., Perancangan kontroler fuzzy T-S berbasis performansi LQR melalui pendekatan LMI untuk plant pendulum Institut Teknologi Sepuluh Nopember,. [5] Ma, Xion-Jun, Zhang, S., Output Tracking and Regulation of Nonlinear System Based on Takagi-Sugeno fuzzy Model, IEEE Transaction on System, Man and Cybernetics, vol., No... [6] Wang H.O., K. Tanaka K, and Griffin M.F., An approach to fuzzy control of nonlinear systems: stability and design issues IEEE Trans. fuzzy Systems, vol. 4, N, pp. 4-, 996. [7] Tanaka, K., Wang,, Hua O., fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach, John Wiley & Sons, Inc., Ch.,. [8] Martania, A. D., "Implementasi Nonlinear Quadratic Tracking dengan Regresi Kuadratik untuk Inverted Pendulum", Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 7.