DESAIN KONTROL KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA MENGGUNAKAN FUZZY PID BERBASIS IDIRECT FIELD ORIENTED CONTROL

  • Ridwan Ridwan
  • Era Purwanto Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
  • Hary Oktavianto
  • Muhammad Rizani Rusli
  • Handri Toar

Abstract

Motor induksi tiga fasa (MITF) umumnya digunakan di berbagai aplikasi di industri  karena keandalannya, biaya rendah, kontruksi kokoh, perawatan rendah, dan effisiensi yang tinggi. Namun untuk mengontrol MITF tidak semudah seperti mengontrol motor DC, karena MITF merupakan motor yang tidak linear. Penggunaan metode indirect field oriented control (IFOC) dengan kontroler fuzzy proportional integrator and derivative (FPID) dipilih untuk dapat mengatur kecepatan MITF. Metode IFOC akan membuat MITF dapat dikontrol seperti motor DC penguat terpisah. Kontroler FPID yang di desain dengan mengganti kontroler PID konvensional. Performa kontroler FPID yang di desain dibandingkan dengan kontroler PID konvensional. Performa respon yang dibandingkan seperti rise time, settling time, overshoot, steady state error, dan undershoot. Hasil simulasi yang dibuat menunjukkan bahwa dengan menggunakan kontroler FPID lebih baik dibandingkan dengan kontroler PID. Dimana respon overshoot untuk kontroler FPID 0% sedangkan kontroler PID adalah 0.23%. Begitu pula dengan respon undershoot untuk kontrol FPID adalah 2.88% sedangkan kontroler PID adalah 6.78%. Untuk respon rise time, settling time, dan steady state error tidak jauh berbeda dari kedua kontroler. Sistem yang sudah di buat disimulasikan di platform LabView

Downloads

Download data is not yet available.

References

B. Praharsena, E. Purwanto, A. Jaya, and M. R. Rusli, “Stator Flux Estimator Using Feed-Forward Neural Network for Evaluating Hysteresis Loss Curve in Three Phase Induction Motor,” Emit. Int. J. Eng. Technol., vol. 6, no. 1, pp. 168–184, 2018.

M. A. Hannan et al., “Quantum-Behaved Lightning Search Algorithm to Improve Indirect Field-Oriented Fuzzy-PI Control for IM Drive,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 54, no. 4, pp. 3793–3805, 2018.

M. A. Hannan, J. A. Ali, A. Mohamed, and A. Hussain, “Optimization techniques to enhance the performance of induction motor drives: A review,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 81, no. April, pp. 1611–1626, 2018.

I. Ferdiansyah, M. R. Rusli, B. Praharsena, H. Toar, and E. Purwanto, “Speed Control of Three Phase Induction Motor Using Indirect Field Oriented Control Based on Real-Time Control System,” 2018 10th Int. Conf. Inf. Technol. Electr. Eng., pp. 438–442, 2018.

H. Aziri, F. A. Patakor, M. Sulaiman, and Z. Salleh, “Comparison Performances of Indirect Field Oriented Control for Three-Phase Induction Motor Drives,” Int. J. Power Electron. Drive Syst., vol. 8, no. 4, pp. 1682–1692, 2017.

A. Saghafinia, H. W. Ping, M. N. Uddin, S. Member, and K. S. Gaied, “Adaptive Fuzzy Sliding-Mode Control into Chattering-Free IM Drive,” vol. 9994, no. c, 2014.

I. Ferdiansyah, E. Purwanto, and N. A. Windarko, “Fuzzy Gain Scheduling of PID (FGS-PID) for Speed Control Three Phase Induction Motor Based on Indirect Field Oriented Control (IFOC),” Emit. Int. J. Eng. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 237--258, 2016.

A. Bennassar, A. Abbou, M. Akherraz, and M. Barara, “Fuzzy Logic Based Adaptation Mechanism for Adaptive Luenberger Observer Sensorless Direct Torque Control of Induction Motor,” J. Eng. Sci. Technol., vol. 11, no. 1, pp. 46–59, 2016.

M. H. Rashid, Power Electronics Handbook. 2018.

S. P. Paul Krause, Oleg Wasynczuk, Scott Sudhoff, Analysis of Electric Machinery and Drive Systems. 2013.

Michael A. Johnson Mohammad H. Moradi, PID Control New Identification and Design Methods. London: Springer, 2005.

J. Jantzen, “Tuning of Fuzzy PID Controllers,” Tech. Univ. Denmark, Dep. Autom., vol. 871, no. 98-H, pp. 1–22, 1998.

P. J. Escamilla-Ambrosio and N. Mort, “A novel design and tuning procedure for PID type fuzzy logic controllers,” 2002 1st Int. IEEE Symp., vol. 1, no. September, pp. 36–41, 2002.

N. M. P. J. Escamilla, Ambrosio, “Auto-Tuning of Fuzzy PID Controllers,” Trienn. World Congr., vol. 1, no. 1, pp. 1294–1294, 2002.

Labview, “PID and Fuzzy Logic Toolkit User Manual,” no. June, 2009.

Published
2019-10-17