Perancangan Kontroler PID-LQR dan Robust Neural Network Estimator untuk Direct Torque Control Motor Induksi Tiga Fasa

Gamar, Farida (2015) Perancangan Kontroler PID-LQR dan Robust Neural Network Estimator untuk Direct Torque Control Motor Induksi Tiga Fasa. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
2213105043-Undergraduate Thesis.pdf - Published Version

Download (25MB)
[img] Text
2213105043-Paper-2213105043-paperpdf.pdf - Published Version

Download (2MB)
[img] Text
2213105043-Presentation-2213105043-presentationpdf.pdf - Published Version

Download (1MB)

Abstract

Motor induksi 3 fasa mempunyai beberapa keunggulan dibandingkan dengan motor DC. Kelebihan dari motor induksi tiga fasa adalah konstruksinya sederhana, harganya murah dan mudah dalam pemeliharaan. Karena keunggulan-keunggulan itu motor induksi lebih banyak digunakan terutama untuk aplikasi yang memerlukan kecepatan konstan. Namun pengaturan kecepatan motor induksi jauh lebih sulit dibandingkan motor arus searah. Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan metode Direct Torque Control, namun masih terdapat kekurangan yaitu respon alpha sebagai input pada pemilihan sektor masih berfluktuasi yang dapat menyebabkan stator motor induksi mengalami eddy current loss. Untuk itulah digunakan estimator dengan metode neural network untuk mengestimasi fluks stator. Untuk pengoptimalan pengaturan kecepatan dirancang kontroler PID-LQR. Kontroler PID-LQR menghasilkan respon yang baik saat diaplikasikan pada transfer function model pendekatan plant, namun tidak demikian jika diaplikasikan terhadap plant yang sebenarnya yaitu motor induksi. Oleh karena itu, penelitian ini juga merancang neural network flux reference dengan tujuan respon kecepatan aktual dapat mengikuti respon kecepatan yang diinginkan sesuai karakteristik yaitu rise time=0.16078 s, settling time=0,336 s, dan error steady state=0,33%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSE 621.313 6 Gam p
Uncontrolled Keywords: Motor Induksi, Direct Torque Control, Neural Network Fluks Estimator, PID, Linear Quadratic Regulator, Neural Network Flux Reference.
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK2785 Electric motors, Induction.
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: ansi aflacha
Date Deposited: 28 Mar 2019 06:25
Last Modified: 28 Mar 2019 06:25
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/62625

Actions (login required)

View Item View Item