1.1 Latar Belakang Kebutuhan tenaga listrik meningkat mengikuti perkembangan kehidupan manusia dan pertumbuhan di segala sektor industri yang mengarah ke modernisasi. Dalam sebagian besar industri, sekitar setengah dari energi listrik yang dihasilkan di negara maju dikonsumsi oleh motor listrik. Motor listrik banyak digunakan pada peralatan-peralatan industri maupun rumah tangga seperti pada fan, blower, pumps, compressor, dan conveyor. Lebih dari 90% motor listrik yang digunakan di sektor industri adalah motor induksi tiga fase. Hal ini dikarenakan motor induksi harganya relatif murah, konstruksi yang kuat dan perawatannya yang mudah (Berahim, 1991). Motor induksi juga tidak memiliki kontak perpindahan seperti sikat dan komutator pada motor DC serta sikat pada motor sinkron, sehingga motor induksi lebih handal daripada motor DC dan motor sinkron (Trzynadlowsky, 2000). Umumnya sumber energi yang berasal dari jaringan listrik hanya terbatas pada sebuah tegangan dan frekuensi tertentu sehingga tidak dapat dilakukan pengaturan kecepatan motor induksi tiga fase dalam wilayah yang lebar. Sehingga diperlukan inverter untuk menjembatani antara jaringan listrik dan motor induksi agar nilai tegangan dan frekuensi dapat ditentukan (Darmawan, 2012). Inverter dapat diterapkan dengan mengaplikasikan metode kendali saklar dan metode kendali vektor. Pengaturan saklar kurang baik pada respon transient karena tidak memperhitungkan kompleks pada saat real time. Oleh karena itu dipakai
pengaturan vektor menggunakan Space vector pulse width modulation (SVPWM) sebagai pengatur amplitudo dan frekuensi sesuai dengan yang diinginkan. SVPWM mempunyai banyak keunggulan dibandingkan PWM yang umumnya digunakan sinusoidal pulse width modulation (SPWM). SVPWM dapat mengurangi nilai arus awalan, rugi daya, dan nilai total harmonic distortion (THD). Perkembangan teknologi peralatan elektronika daya dan teknologi konverter semakin canggih sehingga memungkinkan kontrol kecepatan dengan perubahan frekuensi suplai dan pemberian tingkat ke bentuk yang beragam kecepatan yang dicocokkan dengan drives motor induksi. Para peneliti menyadari bahwa kinerja motor induksi dapat ditingkatkan berkat kemajuan metode kontrol dan teknik artificial intelligence. Teknik kecerdasan buatan yang dimaksud penggunaan berupa sistem ahli, logika fuzzy, jaringan saraf tiruan, dan algoritma genetika. Artificial Intelligence Controller (AIC) bisa menjadi pengontrol terbaik untuk kontrol motor induksi. Selama dua dekade terakhir, para peneliti telah bekerja untuk menerapkan AIC untuk drive motor induksi. Karena variasi parameter yang tidak diketahui dan tidak dapat dihindari, adanya gangguan, kejenuhan dan perubahan suhu seringkali sulit untuk mengembangkan sistem model matematika yang akurat. Akurasi yang tinggi biasanya tidak penting untuk sebagian besar drive motor induksi. Selama operasi, ketika parameter dan beban motor bervariasi, kinerja kontrol diinginkan di kedua transient dan steady state harus diberikan. Pada penelitian ini akan dibuat pengembangan kendali proportional integrated derivative genetic algorithm (PID-GA) untuk pengaturan kecepatan motor induksi tiga fase. Penggunaan kontroller PID sangatlah popular dikarenakan
kontroller PID mempunyai struktur yang sederhana dan performansi yang baik pada daerah operasi yang luas serta membutuhkan biaya yang rendah. Hal ini memiliki keuntungan untuk menyelesaikan berbagai masalah seperti overshoot yang tinggi, steady state error yang tinggi, dan osilasi respon kecepatan. Metode algoritma genetika dapat menghasilkan solusi global yang baik. Algoritma genetika juga dapat menghindari keadaan optimum lokal karena menggunakan beberapa titik sebagai nilai awal. Untuk mendesain kontroler PID diperlukan tiga parameter, yaitu proportional gain, time integral, dan time derivative. Pemilihan ketiga parameter PID, yang pertama adalah dengan memberikan penalaan seoptimal mungkin pada awal proses, yang kedua adalah dengan membuat estimasi parameter dengan metode simulasi dan pemodelan sistem agar lebih adaptif berdasarkan objek penelitian, dan ketiga adalah dengan mengantisipasi pembangkit kesalahan, memberikan aksi yang bersifat korektif, dan cenderung meningkatkan stabilitas sistem. Teori optimisasi algoritma genetika digunakan untuk mengoptimasi error menggunakan integrated square error (ISE). Algoritma genetika digunakan sebagai penala parameter kontroller PID yaitu K p, K i dan K d, sehingga kontroller dapat bekerja secara optimal. Dengan kontroller PID-GA diharapkan dapat mengontrol kecepatan motor induksi.
1.2 Rumusan masalah Adapun rumusan masalah yang mencakup dalam skripsi ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana kinerja respon sistem pembangkit untuk minimasi sinyal kesalahan kendali kecepatan motor induksi menggunakan PID-GA? 2. Bagaimana pengaruh PID-GA terhadap kontroller kecepatan motor induksi? 3. Bagaimana pengaruh variasi torsi beban terhadap respon fluks, arus, dan kecepatan motor induksi menggunakan model kalang tertutup motor induksi? 1.3 Batasan masalah Beberapa batasan masalah yang dilakukan dalam simulasi laporan skripsi ini adalah sebagai berikut : 1. Semua komponen yang digunakan dalam simulasi merupakan komponen yang ideal. 2. Simulasi menggunakan dua bua blok, yaitu Blok kalang tertutup PID-GA dan Blok kalang tertutup model kendali PID kecepatan motor induksi tiga fase. 3. Blok kalang tertutup PID-GA terpisah dengan Blok model kalang tertutup kendali PID kecepatan motor induksi tiga fase pada Matlab/SIMULINK. 4. Hubungan kecepatan dengan torsi Motor induksi tiga fase dijadikan sebagai obyek penelitian pada blok kalang tertutup PID-GA. 5. Kontroller kecerdasan buatan yang digunakan adalah PID-GA. 6. PID-GA digunakan untuk melakukan penalaan parameter PID kendali kecepatan motor induksi tiga fase dan mengetahui parameter PID yang nantinya
digunakan pada blok model kalang tertutup kendali PID kecepatan motor induksi tiga fase pada Matlab/SIMULINK.. 7. Metode kontrol PWM inverter yang digunakan pada blok model kalang tertutup kendali PID kecepatan motor induksi tiga fase adalah teknik SVPWM. 8. Tidak memperhitungkan pengaruh harmonik inverter. 9. Tidak memperhatikan pengendalian fluks dan arus stator. 10. Sumber DC inverter yang digunakan dibuat konstan sebesar 240 Volt. 1.4 Tujuan penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Merancang dan membangun sistem kendali kecepatan putar motor induksi tiga fase dengan kontroller PID-GA dengan harapan agar a. sistem memiliki kemampuan mengikuti set point yang baik b. mengurangi overshoot maksimum dan settling time, c. respon dari sistem memiliki performasi yang tinggi d. integral square error yang relatif kecil. 2. Mengetahui parameter-parameter yang digunakan untuk penalaan parameter PID kendali kecepatan motor induksi menggunakan metode optimisasi Algoritma Genetika. 3. Mengetahui respon sistem kalang tertutup penalaan PID kecepatan motor induksi berupa SVPWM, tegangan inverter, teganngan filter, fluks, arus, torsi, dan kecepatan motor induksi tiga fase.
4. Pengaruh variasi torsi beban terhadap fluks, arus, kecepatan dan torsi motor induksi. 1.6 Sistematika Penelitian Sistematika penulisan yang digunakan pada skripsi ini dibagi ke dalam beberapa bab yaitu : 1. Bab I : Pendahuluan Berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, dan sistematika penulisan. 2. Bab II : Dasar Teori Berisi telaah pustaka penelitian yang mencakup dasar motor induksi, karakteristik torsi-kecepatan motor induksi, model dinamik motor induksi, sistem koordinat transformasi Park, SVPWM, inverter tiga fasa, PID, algoritma genetika, mekanisme kendali PID-GA, dan fungsi objektif algoritma genetika. 3. Bab III : Metodologi Penelitian Berisi sumber data, alat penelitian, diagram alir penelitian, data penelitian, parameter algoritma genetika, dan prosedur penelitian yang berupa pemodelan sistem kendali PID berbasis algoritma genetika dan perancangan model close loop kendali PID kecepatan motor induksi tiga fase. 4. Bab IV : Hasil dan Pembahasan
Berisi pengolahan hasil uji simulasi kendali PID berbasis Algoritma genetika, pengujian sinyal tegangan kontrol, pengujian sinyal SVM, pengujian sinyal SVPWM, pengujian tegangan inverter, pengujian tegangan inverter setelah difilter, pengujian tegangan model DQ motor induksi, pengujian fluks stator, pegujian fluks rotor, pengujian fluks mutual, pengujian arus stator, pengujian arus rotor, pengujian torsi motor induksi, pengujian respon kecepatan motor induksi dan analisanya. 5. Bab V : Kesimpulan dan Saran Berisi kesimpulan dan saran dari pengujian yang dilakukan.