ANALISA SISTEM KENDALI FUZZY PADA CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (CVT) DENGAN DUA PENGGERAK PUSH BELT UNTUK MENINGKATKAN KINERJA CVT
Oleh : Agung Prasetya Adhayatmaka NRP 2108100521 Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Bambang Sampurno, MT
PROGRAM SARJANA BIDANG KEAHLIAN DISAIN SISTIM MEKANIKAL JURUSAN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2010 1
LATAR BELAKANG ● Kelebihan CVT VS Automatic Transmission 1. Mudah dan Ringan → Murah. 2. Lebih Irit Bahan bakar 3. Akselerasi halus → responsive dan nyaman. 4. Menghasilkan limit gear ratio yang lebih lebar. 5. Mengurangi fatigue pada mesin.
● Kekurangan CVT VS Automatic Transmission 1. Kapasitas Torsi Terbatas. 2. Faktor slip pada puli dan belt yang menyebabkan kinerja CVT menurun. 2
Widjokongko (2009)
Model : Double Fork screw motor (Screw Gear motor DC) Simulasi : Control close loop Hasil : meningkatkan efisiensi ratio CVT menjadi 53.056 % sehingga mengurangi faktor slip. waktu steady state kurang dari 18.07 detik error berkuran menjadi 8.8 rad/s~3.22 % Keterangan Gambar : 1). Motor AC sebagai mesin 2). Flywheel 3). Belt CVT (Rubber Belt) 4). Driver Puli 5). Mekanisme Push Belt Fork Screw 6).Motor DC sebagai penggerak Fork 7). Driven Puli 8). Shaft Input dan Output
Screw.
3
Response Sistem actuator dengan control Proportional untuk menyatakan berapa jauh gerakan Fork Screw Primer – Xp (mm) antara tanpa beban pada bukaan pedal gas 30% (Widjokongko 2009)
- Settling time = 17.80 detik - Pergeseran Xp = 10.82 mm - Masih terdapat Overshoot sebesar 14% Diharapakan dengan menggunakan kontrol fuzzy pada actuator dapat memperbaiki dari overshoot maupun settling time dari penelitian terdahulu.
4
BATASAN MASALAH
Model kendaraan yang dimodelkan simulasi yaitu analisa ½ chasis dan diharapkan dapat diplikasikan pada kendaraan penumpang jenis city car Model kendaraan adalah engine stand untuk kendaraan penumpang jenis city car penggerak FWD dengan 1300 cc. Simulasi engine stand mengunakan mesin bensin 6.5 HP sebagai pengganti mesin kendaraan. Analisa desain serta kekuatan frame CVT dan chasis kendaraan tidak dibahas dalam penelitian ini. Jenis mekanisme pengatur ratio CVT adalah menggunakan penggerak Push Belt dengan mekanisme Fork Screw yang digerakan oleh motor DC 12 Volt.
5
TUJUAN PENELITIAN 1. 2. 3.
Untuk mengurangi parameter gaya gesek disebabkan oleh slip (λ) dari gesekan belt dengan puli. Meningkatakan kinerja transmisi pada CVT Prototipe sistem CVT terbaru dngan penggerak push belt CVT dan menggunakan kontrol Fuzzy diharapkan yang mampu meningkatkan akselerasi sekaligus kenyamanan kendaraan.
6
MANFAAT PENELITIAN . Memberikan informasi respon time yang lebih baik guna
mendapatkan akselerasi cvt yang lebih cepat Memberikan informasi mengenai kinerja kontrol Fuzzy pada Electric Continuously Variable Transmission (ECVT sebagai bahan acuan dalam improvement analisis untuk penyempurnaan dari pengembangan yang ada pada sistem CVT sebelumnya.
7
KAJIAN PUSTAKA
8
2. Aturan kontrol Variabel linguistic yang diberikan adalah : Small (S), Medium (M), Medium Large (ML) dan Large (L) yang masing-masing diberikan harga 2, 4, 6 dan 8.
X2
X1
Misal ada dua buah input x1 dan x2 dan output yang diinginkan adalah y. Maka ditabel kan sbg berikut :
N Z P
N
Z
P
S M L
MS ML ML
S M L
9
Rule dapat digambarkan sebagai serangkaian statement “IF-THEN”. Sebagai contoh: IF x1 = N and x2 = N THEN y=S
dan IF
x1 = N and x2 = Z
THEN y = MS
3. Defuzzifikasi merupakan proses mengambil output dari fuzzy dan mengkonversikannya kedalam harga tunggal (crisp).
10
Blok diagram dan Simulasi plan CVT q (Throttle Valve)
Kecepatan Mesin SP
wSP
+
eSS -
CONTROLLER
U1
ACTUATOR
Xp
CVT Fork Screw
wS
RODA
Daya Roda (Nout)
wE K Te
11
FLOWCHART PENELITIAN
12
Block diagram Motor DC dengan kendali fuzzy dengan pembebanan dinamis
13
Simulasi Kompututer menggunakan Matlab 7.5 Perancangan bentuk dan ukuran CVT meliputi identifikasi hardware dan softwarenya.Kontrol fuzzy disini digunakan untuk mengatur tegangan Motor DC Sebagai input adalah Error dan Deeror tegangan dan menghasilakan Output tegangan yang diinginkan. Kendali fuzzy pada double fork screw diharapkan terjadi sinkronisasi dan ketepatan dalam mengeksekusi perubahan driver dan driven pulli sehingga dapat meningkatkan efisiensi ratio dengan mekanisme perpindahan rasio transmisi lebih datar dan smooth.
Input 1 Membership Function (Error) 14
Input 2 Membership Function
Output Membership Function
15
Rule Base Fuzzy 16
Derror
Error
NB
NS
M
PS
PB
NB
KS
KS
K
K
S
NS
KS
K
K
KS
S
M
KS
K
S
B
BS
PS
S
S
B
B
BS
PB
S
B
B
BS
BS
Tabel Rule Base pengaturan Motor DC
17
INPUT
OUTPUT
Error
Derror
simbol
range
simbol
range
simbol
Range
NB
N < 7.25
NB
N < 1.75
KS
N<3
NS
7 – 9.5
NS
0 – 3.5
K
0-6
M
8.25 – 10.75
M
1.77 – 5.27
S
3-9
PS
9.5 - 12
PS
3.5 -7
B
6 - 12
PB
N >10.75
PB
N >5.25
BS
N>9
Tabel Input – Output range Motor DC Keterangan Rule Base : NS NM M PS PB
= Negative Small = Negative Medium = Medum = Positive Small = Positive Big
KS K S B BS
= Kecil Sekali = Kecil = Sedang = Besar = Besar Sekali
18
Tabel simulasi pengujian TL Bukaan (Force Throtle Putaran Clamp) θ (%) (RPM) (Nm)
10 %
1000
3498.442
20%
1800
3493.671
30%
2500
3305.857
40%
3100
2970.687
50%
3600
2515.136
60%
4300
1959.974
70%
4500
1321.452
Disturbance (A)
XP V XP PI Fuzzy PI (mm) (mm) (volt)
V Fuzzy (volt)
4
9.68
0.53
9.68
N<3
3.99
10.57
0.58
10.57
N<3
3.78
11.04
3.1
11.04
0-6
3.39
11.16
7.68
11.16
3-9
2.87
10.91
12.79
10.91
N >12
2.24
10.09 Out of 10.09 range 7.45 Out of 7.45 range
Out of range Out of range
1.51
19
Perhitungan mencari Disturbance inpuatan simulasi Motor DC 12V:
≈
Beban cekam
di konversi ke arus (I) sebagai
Persamaan rumus : TL = Kb .I Dimana : TL = Torsi Load ( Nm) Kb = Gain (Nm/A) I = arus (A) = 4 A (arus maksimum yang bekerja pada simulasi) Nilai I tertinggi yang didapat dari pengujian digunakan sebagai pembagi pada torsi mendapakkan nilai Kb yang selanjutnya menjadi dasar pembagi Torsi untuk variasi arus.
untuk
•Untuk TL 1= 3498.442 dan I max = 4 A
Kb =
TL 3498.44 Nm = I 4A
Untuk TL 2 =
TL = Kb
= 874 Nm/A
3493.16 Nm 874Nm / A
= 3.996 A
Selanjutnya didapatkan variasi nilai arus untuk setiap harga TL yang berbeda-beda. 20
Perbandingan grafik hasil simulasi MATLAB dinamika plant CVT 1. Grafik Response Sistem Actuator pada Simulasi Matlab Fuzzy vs PI di setiap bukaan throtle. 2. Grafik Response Sistem Actuator pada Simulasi Matlab Fuzzy vs PID Controller di setiap bukaan throtle.
21
Simulasi Matlab Fuzzy vs Proportional Control 1.
Untuk Bukaan 10%
PI : Ts = 18.49 detik Xp = 9.49 mm
2.
(proportional control)
Overshoot =14%
(fuzzy)
Fuzzy : Ts = 6.5 detik Xp = 0.53 mm
Untuk Bukaan 20%
(proportional control)
PI : Ts = 18.01 detik Xp = 10.36 mm
Overshoot =15%
(fuzzy)
Fuzzy: Ts = 6.5 detik Xp = 0.58 mm mm 22
3.
Untuk Bukaan 30%
(proportional control)
PI : Ts = 17.80 detik Overshoot =17% Xp = 10.82 mm
4.
(fuzzy)
Fuzzy : Ts = 3.1 detik Xp = 5.8 mm
Untuk Bukaan 40%
(proportional control)
PI : Ts = 10.91 detik Xp = 10.87 mm
Overshoot =14%
(fuzzy)
Fuzzy : Ts = 6.2 detik Xp = 7.68 mm
23
5.
Untuk Bukaan 50%
(proportional control)
PI : Ts = 12.85 detik Xp = 10.38 mm
Overshoot =17%
(fuzzy)
Fuzzy : Ts = 6.2 detik Xp = 12.79 mm
24
Simulasi Matlab Fuzzy vs PID 1. Untuk Bukaan 10%
(Fuzzy)
Fuzzy : Ts = 6.5 detik Xp = 0.53 mm
(PID)
PID : Ts = 4.9 detik Xp = 9.49 mm
2. Untuk Bukaan 20%
Fuzzy: Ts = 6.5 detik Xp = 0.58 mm mm
(Fuzzy)
PID : Ts = 4.53 detik Xp = 10.36 mm
(PID)
25
3. Untuk Bukaan 30%
(Fuzzy)
Fuzzy : Ts = 3.1 detik Xp = 5.8 mm
4.
(PID)
PID : Ts = 4.9 detik Xp = 9.49 mm
Untuk Bukaan 40%
(Fuzzy)
Fuzzy : Ts = 6.2 detik Xp = 7.68 mm
(PID)
PID : Ts = 4.4 detik Xp = 10.78 mm
26
5.
Untuk Bukaan 50%
(Fuzzy)
Fuzzy : Ts = 6.2 detik Xp = 13.79 mm
(PID)
PID : Ts = 4.38 detik Xp = 10.38 mm
27
•
Analisa perbandingan Torsi Motor DC antara pembebanan maksimum dan minimum
Beban maksimum
Beban Minimum
Analisa Grafik : Harga torsi pada beban maksimum cenderung steady dengan harga kemampuan beban maksimum (TL) pada Motor DC, sedangkan pada beban minimum harga torsi awalnya mengalam trend kenaikan maksimum dan menurun sampai harganya steady sesuai beban yang diberikan (sesuai dengan trend Motor DC).
28
• Analisa perbandingan Arus yang bekerja pada Motor DC dengan pembebanan maksimum dan minimum
Beban maksimum
Beban Minimum
Analisa Grafik : Harga arus pada beban maksimum cenderung steady dengan harga arus maksimum yang bekerja pada Motor DC, sedangkan pada beban minimum harga arus awalnya mengalami trend kenaikan maksimum dan menurun sampai harganya steady sesuai beban yang diberikan (sesuai dengan trend Motor DC).
29
Analisis keseluruhan pengujian Xp pada Fuzzy dibandingkan dengan PI dan PID : •Analisa pengujian Xp pada Fuzzy dibandingkan PI Dari hasil grafik pada SIMULINK MATLAB, hasil pengujian menggunakan Kontrol Fuzzy memiliki Time settling dan Time Rise lebih baik dibandingkan Kontrol Proportional hal ini berhubungan dengan konsumsi energy listrik untuk menggerakan Motor DC sehingga dengan Respon Time yang semakin cepat maka konsumsi energi listrik pada Motor DC semakin kecil. Pada Kontrol Fuzzy dapat menekan terjadinya Overshoot seperti yang terjadi pada Kontrol Proportional yang dapat mengakibatkan terjadinya slip pada belt, hal ini terjadi karena kurangnya redaman pada Kontrol Proportional •Analisa pengujian Xp pada Fuzzy dibandingkan PID Dari hasil grafik pada SIMULINK MATLAB, hasil pengujian menggunakan Kontrol PID cenderung memiliki Time Settling dan Time Rise lebih baik dibandingkan dengan Kontrol Fuzzy, sehingga konsumsi energy listrik untuk menggerakan Motor DC lebih kecil jika dibandingkan dengan Kontrol Fuzzy. Pada Kontrol PID memiliki kemampuan bekerja pada bukaan 10 - 70 % sedangkan pada Kontrol Fuzzy hanya mampu bekerja pada bukaan 10 – 50% saja, hal ini disebabkan kemampuan Kontrol Fuzzy terbatas pada beban torsi tinggi dikarenakan dipengaruhi oleh parameterMotor DC sedangkan Kontrol PID tidak dipengaruhi oleh beban torsi dan parameter motor DC. 30
Kesimpulan : 1. 2.
3. 4.
Kontrol Fuzzy mampu mengurangi permasalahn dalam pengaturan time respon Motor DC pada plant ECVT. Pengaturan Motor DC dengan kontrol Fuzzy didapatkan time settling maksimum 6.5 detik dan time rise maksimum 2.9 detik. Maka dengan time rise dan settling time yang semakin cepat maka konsumsi energy listrik yang dibutuhkan untuk menggerakkan Motor DC semakin kecil dibandingkan dengan percobaan sebelumnya(Kontrol Proportional). Tidak terjadinya Overshoot pada step respon Motor DC maka menghilangkan slip yang terjadi pada push belt. Plant Motor DC yang telah dikontrol Fuzzy tidak support ke sistem karena CVT dipengaruhi oleh kemuluran belt, tekanan yang tidak merata, getaran pada rasio tinggi cenderung besar yang mengakibatkan sistem kendali tidak terbaca dengan bagus.
31
