Analisa Robustness Pada Adaptive Fuzzy Dan Fuzzy Logic Controller Untuk Motor Induksi 3 Fasa Dengan Beban Berubah Ubah

Herka, Axel Aureldo (2022) Analisa Robustness Pada Adaptive Fuzzy Dan Fuzzy Logic Controller Untuk Motor Induksi 3 Fasa Dengan Beban Berubah Ubah. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111840000112-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2024. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pada dunia industri sendiri motor induksi memainkan peran yang penting, menurut data lebih dari 50% total energi listrik dikonsumsi oleh motor. Beberapa kelebihan motor induksi hingga menjadi popular dikarenakan sedikitnya efisiensi biaya, maintenance yang mudah, dan memiliki fungsi yang tinggi. Tetapi motor induksi juga memiliki beberapa kekurangan seperti pengendalian nilai kecepatan yang tergolong sulit dikarenakan sistem yang bersifat tidak linier belum lagi adanya banyak gangguan atau noise yang berubah ubah pada dunia industri. Tujuan dari tugas akhir ini adalah Mengaplikasikan kontroler Fuzzy Logic Controller dan Adaptive Fuzzy kedalam sistem motor induksi dan Mengetahui perbandingan analisa robustness dari kedua kontroler setelah diberi beberapa variasi dan beban yang berubah ubah. Dalam percobaan ini menggunakan beberapa peralataan seperti motor induksi yang ter-coupling dengan motor dc sebagai sensor kecepatan dan brake, modul I/O, inverter VSD ATV610U75N4, dan power supply sebagai input tegangan pada brake. Dari percobaan tugas akhir ini, diperoleh bahwa FLC dan Adaptive Fuzzy yang telah didesain berhasil untuk mengatur kecepatan motor induksi. Dengan menggunakan input error dan delta error dari voltase yang dihasilkan dari kecepatan motor induksi dan dengan output voltase dari kecepatan motor induksi. Pada Adaptive Fuzzy sendiri dilakukan proses adaptasi dalam pengaturan parameter membership function pada FLC seperti parameter titik tengah, dan lebar dari input membership function yang nantinya akan dipakai dalam Fuzzy. Kedua kontroler dapat melakukan tugasnya dengan baik seperti berhasil mencapai setpoint. Analisa Robustness dari kedua kontroler dapat dilihat bahwa pada Adaptive Fuzzy lebih memiliki ketahanan dibandingkan dengan FLC.
======================================================================================================================================
In the industrial world, induction motors play an important role, according to data more than 50% of the total electrical energy consumed by motors. Some of the advantages of induction motors are that they have become popular because of their low cost efficiency, easy maintenance, and high functionality. However, induction motors also have some drawbacks, such as speed, which is quite difficult because the system is not linear anymore, there are many disturbances or noise that changes in the industrial world. The purpose of this final project is to apply a Fuzzy Logic Controller and an Adaptive Fuzzy Controller into an Induction motor system and to know the discussion of robustness analysis of the two controllers after being given several variations and changing loads. In this experiment, several equipments are used such as an induction motor which is coupled with a dc motor as a speed sensor and brake, I/O module, VSD inverter ATV610U75N4, and a power supply as input voltage on the brakes. From this final project experiment, it was found that the designed FLC and Adaptive Fuzzy were successful in controlling the speed of the induction motor. By using the input error and delta error of the voltage generated from the speed of the induction motor and with the output voltage of the speed of the induction motor. In Adaptive Fuzzy itself, an adaptation process is carried out in setting the membership function parameters on the FLC such as the midpoint parameter, and the width of the membership function input which will later be used in Fuzzy. Both controllers can do as well as manage to hit the setpoint. Robustness analysis of the second controller can be seen that the Adaptive Fuzzy has more robust than FLC.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSE 621.313 2 Her a-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Motor induksi, Pengaturan Kecepatan, Fuzzy Logic Controller, Adaptive Fuzzy, Robustness, Induction Motor, Speed Control
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK2785 Electric motors, Induction. T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK4055 Electric motor
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Anis Wulandari
Date Deposited:	18 Nov 2022 02:28
Last Modified:	18 Nov 2022 02:28
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/95107

Actions (login required)

View Item