Perancangan Kontroler PID dengan Genetic Algorithm untuk Direct Torque Control dalam Pengendalian Motor Induksi 3 Fasa

Ahmadani, Adeta Gita (2017) Perancangan Kontroler PID dengan Genetic Algorithm untuk Direct Torque Control dalam Pengendalian Motor Induksi 3 Fasa. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
2215105047-Undergraduate_Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Dalam dunia Industri penggerak elektrik banyak digunakan dalam sebuah proses produksi terutama yang banyak digunakan adalah motor Induksi. Motor induksi banyak digunakan dikarenakan mempunyai kontruksi yang kuat, kecepatan putaran yang konstan terhadap variasi beban, harganya murah, perawatannya yang mudah, dan lain – lain. Namun, pengendalian motor induksi tidak mudah karena parameternya yang berubah – ubah membuat karakteristik dari motor induksi tidak linear. Sehingga diperlukan suatu studi tentang pengendalian motor induksi sehingga dapat mengatasi kesulitan yang ada. Terdapat beberapa cara dalam mengendalikan motor induksi salah satunya adalah metode Direct Torque Control yang memiliki struktur pengaturan yang sederhana dan tidak banyak perhitungan. Pada Tugas Akhir ini dilakukan perancangan dengan menggunakan Direct Torque Control dengan kontrol PID untuk mengatur kecepatan motor pada kondisi steady state maupun kondisi transien pada saat terjadi perubahan beban pada motor. Parameter pada PID dapat diestimasi dengan menggunakan metode kontrol cerdas Genetic Algorithm. Selain PID sebagai pembanding dilakukan juga pembandingan dengan menggunakan Fuzzy Logic Controller(FLC). Ketiga metode kontrol dilakukan perancangan dan disimulasikan pada MATLAB. Hasil yang didapatkan adalah Kontroler PID-GA mampu mengatasi penurunan kecepatan lebih sedikit pada saat terjadi perubahan beban yang diberikan yaitu sebesar 0,8 rps dibandingkan dengan PID dan FLC dengan penurunan sebesar 10 rps. Ripple torsi yang didapatkan juga lebih kecil dengan nilai 1,78 Nm dibandingkan dengan PID sebesar 2,2 Nm dan FLC sebesar 2,0 Nm. =========================================================== Industrial Sector often using electric machine for production proses commonly used is induction motor. Induction Motor often used because of its strong construction, constanly radian along variation of load change, cheap price, easy maintenance, etc. However, the controlling of induction motor is not easy because the parameter is always changed makes the caracteristic is non-linear. Accordingly, needed some study about controlling induction motor so that the problem can be resolved. There are few ways in induction motor controlling one of those is Direct Torque Control that have simply structure controlling and no many calculation. The final project is design controller using Direct Torque Control with PID for controlling the radiant velocity on steady state or transien state when the load change is happen. PID Parameter can be estimated using Genetic-Algorithm that can give better performane . PID Controller and Fuzzy Logic Controller(FLC) designed for the comparison for PID-GA. Both of three designed and simulated in MATLAB. The Result is PID-GA can give better performance that when system is weighted the decrease of speed can be reduced with value is 0.8 rps. Its better than PID and FLC that give decrease of speed is 10 rps. PID-GA can give better result in ripple with value is 1.78 Nm than PID with 2.2 Nm and FLC with 2.0 Nm.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSE 629.831 2 Ahm p
Uncontrolled Keywords: Motor Induksi, Direct Torque Control(DTC) , Genetic-Algorithm, PID
Subjects: T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ217.6 Predictive Control
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ799 Diesel motor--Electronic control.
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ223 PID controllers
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3226 Transients (Electricity). Electric power systems. Harmonics (Electric waves).
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105.546 Computer algorithms
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7872 Electric current converters, Electric inverters.
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7872 Electromagnetic Devices
T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL521.3 Automatic Control
Divisions: Faculty of Civil Engineering and Planning > Civil Engineering > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Adeta Gita Ahmadani
Date Deposited: 08 Feb 2018 02:25
Last Modified: 06 Mar 2019 04:32
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/46169

Actions (login required)

View Item View Item