Kontrol Kecepatan Motor DC Menggunakan PID Kontroler Yang Ditunning Dengan Firefly Algorithm
DOI:
https://doi.org/10.48056/jintake.v3i2.103Keywords:
PID, DC Motor, Speed Control, FAAbstract
Konstruksi motor Direct Current DC sangat mirip dengan generator DC. Diperlukan pengaturan kecepatan motor dengan beberapa metode kontroler, agar diperoleh metode terbaik untuk model motor DC. Pemodelan system pengaturan motor Motor DC harus disesuaikan dengan karakteristik motor DC dan model pengaturannya. Metode kontrol Proporsional-Integral-Derivative (PID) banyak diterapkan di bidang industri. Kontroler ini memiliki parameter-parameter pengontrol, yaitu Kp, Ki, dan Kd. Ketiga parameter tersebut diturunkan dari perhitungan matematis pada metode PID konvensional. Metode osilasi Ziegler-Nichols merupakan sebuah metode penalaan PID yang dapat dilakukan secara otomatis tanpa memodelkan sistem. Paper ini digunakan untuk membandingkan perancangan kecepatan motor DC tanpa controller, dengan manual controller, dengan PID tanpa Artificial Intelegence (AI) dan dengan menggunakan Proporsional-Integral-Derivative (PID) yang dituning dengan 2 (dua) AI. AI yang digunakan adalah Firefly Algorithm (FA). Sistem kontrol kecapatan motor DC yang paling baik adalah kontrol PID_FA, kemudian dengan kontrol, PID-ZN, PID dan Nonkontrol. Didapatkan nilai; overshoot tanpa kontrol 0, settling time 7,75 detik, overshoot PID standart 1,347, settling time 10 detik, overshoot PID-ZN 1,576 settling time 2 detik, , overshoot PID-FA 1,203 settling time 1,25 detik
References
Bartholomew–Biggs, M. (2008). Newton and Newton-like Methods (pp. 1–16). https://doi.org/10.1007/978-0-387-78723-7_9
Kurfess, T. R. (2007). Getting in tune with Ziegler-Nichols. In Control Engineering (Vol. 54, Issue 2, p. 28).
Perpustakaan UGM, i-lib. (2000). Penggabungan PID Ziegler-Nichols Dengan “Pid - Fuzzy Logic Controller” Pada Sistem Pengendalian Kecepatan Motor Dc. Jurnal I-Lib UGM. http://i-lib.ugm.ac.id/jurnal/download.php?dataId=1565
Singh, S. (2000). AC motor controls for elevators. Elevator World, 48(4), 122–132.
J. Bates and M.E. Elbuluk and D.S. Zinger, "Neural Network Control of a Chopper Fed DC Motor, 24th Annual IEEE 20-24 June 1993, pp. 893-899.
K Ogata, Modern Control Systems, University of Minnesota, Prentice Hall, 1987.
M. Azizur Rahman, Fellow, IEEE, and M. Ashraful Hoque; On-Line Self-Tuning ANN-Based Speed Control of a PM DC Motor, IEEE/ASME Transactions ON Mechatronics, VOL. 2, NO. 3, September 1997
O. Dwyer,.PI And PID Controller Tuning Rules For Time Delay Process: A Summary. Part 1: PI Controller Tuning Rules.. , Proceedings Of Irish Signals And Systems Conference, June 1999.
Yang, X. S. (2009). "Firefly Algorithms For Multimodal Optimization". Stochastic Algorithms: Foundations and Applications” SAGA 2009. Lecture Notes in Computer Sciences 5792
