SISTEM KENDALI PID DAN ADAPTIF UNTUK PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC BERBASIS PLC

Artikel Reguler _____________________________________________________________________________

SISTEM KENDALI PID DAN ADAPTIF UNTUK PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC BERBASIS PLC Ardian Umam1, Adha Imam Cahyadi2, Samiadji Herdjunanto3 I. PENDAHULUAN Dalam dunia industri, motor sering disebut sebagai “kuda kerja”nya industri karena diperkirakan bahwa motor-motor menggunakan sekitar 70% beban listrik total industri. [1] Nilai set point kecepatan motor bisa berubah dengan adanya variasi beban dan hadirnya gangguan. Padahal yang dibutuhkan adalah kecepatan yang konstan. Seiring dengan berkembangnya dunia industri, kestabilan kecepatan motor DC yang menyokong kinerja industri menjadi sangat penting. Pengendalian kecepatan motor bisa dilakukan dengan mengubah besaran nilai tegangan masukannya. Misalnya jika beban bertambah yang mengakibatkan pada berkurangnya kecepatan putar motor DC, maka untuk menaikkan kecepatannya kembali bisa dilakukan dengan menaikkan nilai tegangan input. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem kontrol untuk mendapatkan kestabilan kecepatan motor. Intisari— Pada penelitian ini dirancang sistem Penelitian ini merancang sistem pengendalian kendali kecepatan motor DC menggunakan kendali PID dan adaptif berbasis PLC. Kendali PID menggunakan kecepatan motor DC menggunakan sitem kendali PID metode Ultimate Cycle Ziegler-Nichols dan Quarter Decay (Proportional Integral Derivatif) dan kendali adaptif untuk mentuning parameter. Sedangkan kendali adaptif yang dirancang secara terpisah. Sistem pengendalian menggunakan Model Reference Adaptive Control (MRAC). yang dibuat memanfaatkan hardware PLC Pengujian berupa input step dalam kondisi dengan dan (Programmable Logic Controller) dengan alasan tanpa beban. Parameter yang digunakan untuk banyak digunakan di dunia industri. Adapun algoritma mengukur kinerja tanggapan yakni settling time, rise kendalinya diprogram menggunakan bahasa Structure time, %OS (Over Shoot), IAE (Integral of Absolute Error) dan steady state error. Pada kondisi tanpa beban, PID- Text (ST). Untuk memperoleh respon motor DC yang bagus Quarter Decay menunjukkan kinerja tanggapan yang paling baik, yakni dengan nilai settling time paling kecil menggunakan pengendali PID, diperlukan penentuan sebesar 1.45s dan IAE paling kecil sebesar 329.95 (tuning) parameter 𝐾𝑝, 𝐾𝑖 dan 𝐾𝑑 yang tepat. Proses dengan %OS yang relatif kecil sebesar 3.903%. tuning parameter-parameter ini bukanlah hal yang Sedangkan kendali adaptif unggul dengan tidak mudah. Beberapa metode telah diusulkan, seperti memberikan %OS diatas 2%. Dalam kondisi diberi metode Ziegler-Nichols yang diusulkan pada tahun beban, kendali PID lebih cepat untuk kembali ke nilai set 1942. [2] Selain itu juga ada metode lain seperti point dan memiliki nilai IAE yang lebih kecil metode Cohen and Coon, Tyreus-Luyben, Gain Phase dibandingkan dengan kendali adaptif. Margin [3] dan lain sebagainya. Pada penelitian ini, penentuan parameter PID dilakukan dengan Kata Kunci— PID, Ziegler-Nichols, Ultimate Cycle, menggunakan metode Ziegler-Nichols. Quarter Decay, Adaptif, MRAC Selain pengendali PID, pada penelitian ini juga dirancang pengendali adaptif sebagai pembanding. 1Mahasiswa, Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Sistem kendali adaptif dipilih karena sistem kendali ini Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl. sedang banyak diteliti dan dikembangkan. [4] Apapun Grafika 2 Yogyakarta 55281 INDONESIA (Telp. (0274) sistem kendali adaptif yang digunakan adalah Model 6492201, 902202) ; Fax (0274)552305; e-mail: Reference Adaptif Control (MRAC). [email protected] Abstract— This research designed some DC motor speed control systems using PID and adaptive controller based on PLC. PID controller used Ziegler-Nichols Ultimate Cycle and Quarter Decay Method to tune the parameters. While, the adaptive controller used Model Reference Adaptive Control (MRAC). Controllers was examined with step inputs in conditions with and without load. The parameters that used to measure the performance are settling time, rise time, %OS (Overshoot), IAE (Integral of Absolute Error) and steady state error. In no-load condition, PID-Quarter Decay showed the best performance, with the smallest value of settling time at 1.45 s, smallest IAE at 329.95 and a relatively small of %OS at 3.903%. Meanwhile, adaptive controller is superior by not giving %OS above 2%. Given step load conditions, PID controller faster than adaptive controller to return to the set point value and has smaller value of IAE compared to the adaptive controller.

2, 3 Dosen, Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika 2 Yogyakarta 55281 INDONESIA (Telp. (0274) 6492201, 902202) ; Fax (0274)552305

111 Volume 1 Nomor 2, Juli 2014 _______________________________________________________________________________

Jurnal Penelitian Teknik Elektro dan Teknologi Informasi _______________________________________________________________________________ TABELI RULE TABLE ZIEGLER-NICHOLS [8]

II. LANDASAN TEORI A. Kendali PID Penggunaan kendali PID sebagai kendali proses di industri mencapai 90%. [5] Alasannya adalah karena kesederhanaannya dan memiliki performa yang bagus. [6] Ada dua macam konfigurasi kendali PID, yakni ideal dan paralel seperti tampak pada Gambar 1. [7] Adapun pada penelitian ini, sistem kendali PID dirancang dengan konfigurasi paralel. Persamaan (1) merupakan output kendali PID paralel. 𝑢(𝑡) = 𝐾𝑝 ∗ 𝑒(𝑡) + 𝐾𝑖 ∗ ∫ 𝑒(𝑡) 𝑑𝑡 + 𝐾𝑑 ∗

𝑑𝑒(𝑡) 𝑑𝑡

(1)

Jika model plant bisa didapatkan, maka parameterparameter PID bisa ditentukan melalui pendekatan matematis. Akan tetapi realita di lapangan, model plant sulit untuk didapatkan karena kompleksitasnya. Selain itu memang pendekatan matematis tidak cocok untuk para praktisi lapangan. Oleh karena itu, dibuatlah sebuah pendekatan eksperimental. Beberapa metode telah diusulkan, seperti metode ZieglerNichols yang diusulkan pada tahun 1942. [2] Selain itu juga ada metode lain seperti metode Cohen and Coon, Tyreus-Luyben, Gain Phase Margin [3] dan lain sebagainya.

Tipe kontroler P

𝑲𝒑 0.5𝐾𝑐𝑟

PI

0.45𝐾𝑐𝑟

PID

0.6𝐾𝑐𝑟

𝑻𝒊 ∞ 1 𝑇 1.2 𝑐𝑟 0.5𝑇𝑐𝑟

𝑻𝒅 0 0 0.125𝑇𝑐𝑟

2) Metode Quarter Decay : Tidak semua sistem tahan dengan osilasi. [9] Metode Quarter Decay merupakan modifikasi dari metode Ultimate Cycle dan pas untuk sistem yang tidak tahan dengan osilasi. [10] Metode ini pada dasarnya sama dengan metode Ultimate Cycle, bedanya adalah dicari nilai 𝐾𝑝 hingga didapatkan tanggapan dengan amplitudo osilasi kedua sebesar 1⁄4 dari amplitudo osilasi pertama (tanggapan Quarter Decay). Nilai ini kemudian diberi simbol 𝐾1/4 dengan periode 𝑇1/4 . Parameter-parameter PID bisa ditentukan menggunakan Tabel 1 dengan 𝐾𝑐𝑟 = 2 ∗ 𝐾1/4 dan 𝑇𝑐𝑟 = 𝑇1/4 . [10] B. Kendali Adaptif Kendali adaptif bisa diartikan sebagai pengendali dengan parameter-parameter yang bisa diatur dan terdapat mekanisme untuk mengatur parameterparameter tersebut. [8] Diagram blok sistem kendali adaptif tampak pada Gambar 2.

(a) Gambar 2. Diagran blok sistem kendali adaptif [8]

III. PERANCANGAN SISTEM Skema rancangan sistem pada penelitian ini tampak pada Gambar 3 di bawah ini. Adapun servo amplifier, motor DC dan incremental encoder menggunakan kesatuan Blok ES151 Servo System. (b) Gambar 1. Konfigurasi PID; (a) ideal; (b)paralel

Pada penelitian ini, parameter-parameter PID ditentukan menggunakan metode kedua ZieglerNichols yang sering disebut dengan metode Ultimate Cycle dan metode Quarter Decay. 1) Metode Ultimate Cycle : Metode Ultimate Cycle diawali dengan mengenolkan nilai 𝐾𝑖 dan 𝐾𝑑 kemudian menaikkan nilai 𝐾𝑝 perlahan-lahan dari nol hingga didapatkan tanggapan sistem yang berosilasi berkelanjutan (sustained oscillation). [8] Nilai 𝐾𝑝 pada kondisi ini selanjutnya disebut dengan Critical Gain ( 𝐾𝑐𝑟 ) dengan periode 𝑇𝑐𝑟 . Parameter-parameter PID kemudian bisa ditentukan dengan menggunakan Tabel 1.

Gambar 3. Skema rancangan sistem

A. Kendali PID 1) Metode Ultimate Cycle : Nilai 𝐾𝑐𝑟 membuat pole sistem berada di sumbu imajiner, sehingga tanggapan sistemnya berosilasi berkelanjutan. Untuk memudahkan dalam mencari nilai 𝐾𝑐𝑟 , digunakan System Identification Toolbox pada Matlab untuk mendapatkan model transfer function (2) kemudian membuat grafik rootlocusnya (Gambar 2).


Artikel Reguler _____________________________________________________________________________

𝐺(𝑠) =

253.7

(2) 𝑠3 + 12.02𝑠2 + 88.45𝑠 + 247.9 Dari Gambar 4 tampak nilai 𝐾𝑐𝑟 = 3.2 . Setelah dicoba dimasukkan ke program dan dijalankan, tanggapan sistem tampak pada Gambar 5 periode osilasi 0.75s (𝑇𝑐𝑟 ). Parameter-parameter PID kemudian ditentukan menggunakan Tabel 1. 2) Metode Quarter Decay : Tanggapan Quarter Decay didapatkan saat nilai 𝐾𝑝 = 1.1 = 𝐾1/4 dengan periode 𝑇1/4 = 0.85s . Selanjutnya parameterparameter PID kemudian ditentukan menggunakan Tabel 1 dengan 𝐾𝑐𝑟 = 2 ∗ 𝐾1/4 dan 𝑇𝑐𝑟 = 𝑇1/4 .

1

𝐽(𝜃) = 𝑒 2 (3) 2 Untuk membuat nilai 𝐽 menjadi kecil, maka gradien 𝐽 diberikan perubahan gradien negatif. [11] Sehingga diperoleh Persamaan (4) berikut. 𝑑𝜃 𝜕𝐽 𝜕𝑒 = −𝛾 = −𝛾𝑒 (4) 𝑑𝑡 𝜕𝜃 𝜕𝜃 Persamaan (4) itulah yang kemudian disebut dengan MIT rule. Selanjutnya nilai eror didefinisikan sebagai berikut. 𝑒 = 𝑦 − 𝑦𝑚 = 𝑘𝐺𝑈 − 𝐾0 𝐺 𝑈𝑐 = 𝑘𝐺𝜃𝑈𝑐 − 𝐾0 𝐺𝑈𝑐 (5) Dengan menurunkan eror 𝑒 terhadap 𝜃 , maka didapatkan. 𝜕𝑒 𝑦𝑚 𝑘 (6) = 𝑘𝐺𝑈𝑐 = 𝑘 ∗ = 𝑦𝑚 𝜕𝜃 𝑘0 𝑘0 Terakhir, MIT rule diterapkan untuk melakukan update 𝜃 sebagai berikut. 𝑑𝜃 𝜕𝑒 𝑘 = −𝛾𝑒 = −𝛾𝑒 𝑦𝑚 = −𝛾 ′ 𝑦𝑚 𝑒 𝑑𝑡

𝜕𝜃

𝑘0

𝜃 = ∫(−𝛾 ′ 𝑦𝑚 𝑒) 𝑑𝑡 dengan −𝛾 ′ adalah −𝛾

𝑘 𝑘0

(7)

. Sehingga perancangan

sistem akhirnya menjadi seperti pada Gambar 6 berikut.

Gambar 4. Rootlocus sistem

Gambar 6. Diagram blok sistem kendali adaptif

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambar 5. Tanggapan osilasi

B. Kendali Adaptif Pada penelitian ini, sistem kendali adaptif yang digunakan adalah Model Reference Adaptive Controller (MRAC). Sistem kendali adaptifnya ditujukan untuk mengatur feedforward gain. Misal transfer function dari plant adalah 𝑘 ∗ 𝐺(𝑠) dimana 𝐺(𝑠) diketahui dan 𝑘 tidak diketahui (unknown) dan model yang dijadikan reference memiliki trasnfer function 𝐺𝑚 = 𝐾0 ∗ 𝐺(𝑠) , dimana 𝐾0 adalah nilai konstanta. Selanjutnya pengendali feedforward (8) diberikan sebagai berikut. 𝑢 = 𝜃𝑈𝑐 dengan 𝑢 adalah sinyal pengendali dan 𝑈𝑐 adalah sinyal perintah (command signal). Mekanisme adaptif pada penelitian ini dilakukan menggunakan aturan MIT (MIT rule) dengan membuat sebuah loss function yang mendefinisikan fungsi eror terhadap nilai 𝜃 . Pada penelitian ini dipilih loss function sebagai berikut.

A. Tanggapan Open Loop Tanggapan open loop dengan nilai set point 1000 rpm tampak pada Gambar 7 di bawah ini. Adapun kinerja tanggapannya disajikan pada Tabel 2.

Gambar 7. Tanggapan open loop TABELII KINERJA TANGGAPAN OPEN LOOP

Parameter Settling time Rise time %OS IAE Steady state error

Nilai 0.75 detik 0.43134 detik 1.283 % 436.125 -22.87 rpm


Jurnal Penelitian Teknik Elektro dan Teknologi Informasi _______________________________________________________________________________ Dari Tabel 2 tampak bahwa motor DC yang digunakan memiliki respon yang sangat cepat dengan settling time 0.75s. Adanya nilai steady state error (SSE) lebih dari 2% menunjukkan kelemahan dari kendali open loop yang tidak mampu mengkompensasi adanya gangguan, baik internal maupun eksternal.

𝐸(∞) =

𝑠→0

𝐸(∞) =

B. Tanggapan Closed Loop Pada pengujian tanggapan closed loop, belum diberikan pengendali. Hanya saja output sistem diumpan-balikkan menggunakan umpan balik negatif. Tanggapan closed loop tampak pada Gambar 8. Sedangkan kinerja tanggapannya disajikan pada Tabel 3.

1 1 + lim 𝐺(𝑠) ∗ 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑔𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟 𝑠→0 1 = 1 + lim 𝐺(𝑠) ∗ 1/𝑠 1 1 = =0 1 + 𝐺(0) ∗ 1/0 1 + 𝐺(0) ∗ ∞

C. Tanggapan Kendali PID 1) Metode Ultimate Cycle : Parameter-parameter PID yang ditentukan menggunakan Tabel 1 menggunakan metode Ultimate Cycle disajikan pada Tabel 4. Adapun tanggapan sistemnya tampak pada Gambar 9. Untuk mendapatkan tanggapan yang lebih baik, maka dilakukan fine tuning dengan mengganti nilai 𝐾𝑝 .Didapatkan nilai 𝐾𝑝 = 1.3 dan tanggapannya tampak pada Gambar 10. TABELIV PARAMERTER-PARAMETER PID METODE ULTIMATE CYCLE

Gambar 8. Tanggapan closed loop

𝐾𝑝 1.92

𝑇𝑖 0.375

Parameter PID 𝐾𝑖 = 𝐾𝑝 /𝑇𝑖

𝑇𝑑 0.09375

5.12

𝐾𝑑 = 𝐾𝑝 ∗ 𝑇𝑑 0.18

TABELIII KINERJA TANGGAPAN CLOSED LOOP

Parameter Settling time Rise time %OS IAE Steady state error

Nilai 2.25 detik 0.254964 detik 36.186 % 2603.225 503.622 rpm

Dari Tabel 3 terlihat bahwa tanggapan closed loop memiliki nilai steady state error yang besar, yakni 503.622 rpm atau 50.35%. Nilai ini bisa dihitung secara matematis dengan memanfaatkan finite value theorem sebagai berikut. [12] 𝐸(∞) =

Gambar 9. Tanggapan sistem metode Ultimate Cycle

1000 1 + lim 𝐺(𝑠) 𝑠→0

𝐸(∞) =

1000 253.7

1 + lim

𝑠→0 𝑠 3 +12.02𝑠 2 +88.45𝑠+247.9

𝐸(∞) =

1000 1+

253.7

= 494.22 𝑟𝑝𝑚

Gambar 10. Tanggapan fine tuning metode Ultimate Cycle

0+0+0+247.9

Tampak bahwa nilai yang didapatkan dari hitungan matematis dan percobaan sudah mendekati. Selisihnya hanya 1.9 % terhadap hasil hitungan. Ada suatu komponen kontroler yang berguna untuk menghilangkan nilai steady state error. Komponen tersebut adalah integrator yang dalam kawasan s 1 dituliskan dengan . Berikut pembuktiannya secara s matematis.

2) Metode Quarter Decay : Tabel 5 adalah parameter-parameter PID yang diperoleh menggunakan metode Quarter Decay. Tanggapan sistemnya tampak pada Gambar 11. TABELV PARAMERTER-PARAMETER PID METODE QUARTER DECAY

𝐾𝑝 1.32

𝑇𝑖 0.425

Parameter PID 𝐾𝑖 = 𝐾𝑝 /𝑇𝑖 𝐾𝑑 = 𝐾𝑝 ∗ 𝑇𝑑 𝑇𝑑 0.10625

3.106

0.140


Artikel Reguler _____________________________________________________________________________


Selanjutnya dilakukan fine tuning dan didapatkan nilai 𝐾𝑝 = 1.1. Tanggapan sistemnya tampak pada Gambar 12.


Gambar 14. Tanggapan MRAC reference Error! Reference source not found.

Tanggapan sistem dengan model reference (9) dipilih nilai gain 𝛾 ′ = 1.05 × 10−6 karena menghasilkan tanggapan sistem yang paling bagus. E. Perbadingan Tanggapan Kendali PID dan Adaptif Perbandingan tanggapan kendali PID dan adaptif yang sudah dirancang dibuat dalam dua kondisi, yakni tanpa beban dan diberi beban. 1) Kondisi Tanpa Beban : Gambar 15 adalah tanggapan sistem kendali yang telah dirancang yang disajikan secara bersama-sama. Adapun kinerja tanggapannya disajikan pada Tabel 6.

D. Tanggapan Kendali Adaptif Agar bisa dibandingkan dengan kendali PID, maka index performance kendalinya harus disamakan. Index performance kendali PID bisa dianggap sebagai sinyal step. Pada kendali adaptif menggunakan MRAC, index performace disajikan dalam model reference. Gambar 13 adalah tanggapan sistem MRAC dengan berbagai nilai gain 𝛾 ′ . Gambar 15. Perbandingan tanggapan sistem tanpa beban TABELVI KINERJA TANGGAPAN SISTEM TANPA BEBAN

Kendali PID Ultimate Quarter Cycle Decay Settling time 1.45 s 1.45 s Rise time 0.33216 s 0.371 s %OS 15.498 % 3.903 % IAE 365.325 329.95 Steady state -0.01389 0.0278 error Parameter

Gambar 13. Tanggapan MRAC reference sinyal step

Dipilih nilai gain 𝛾 ′ = 1.05 × 10−6 karena menghasilkan tanggapan sistem yang paling bagus. Selanjutnya dirancang model reference lain yang memungkinkan didapatkannya tanggapan sistem yang lebih bagus. Adapun model reference yang dirancang berupa persamaan orde dua Error! Reference source not found. dengan spesifikasi 𝑇𝑠 = 0.14 dan 𝜁 = 0.87. 1078.5 𝐺𝑚 (𝑠) = 2 𝑆 + 57.14𝑆 + 1078.5 Tanggapan sistem dengan model reference Error! Reference source not found. tampak pada Gambar 14 dengan berbagai nilai gain 𝛾 ′ .

Kendali Adaptif Ref.step Ref. (9) sinyal 1.65 s 1.75 s 0.9474 s 1.0015 s 1.588% 1.658 % 742.525 787.45 4.0588

-3.364

Sistem kendali PID yang dituning menggunakan metode Quarter Decay menunjukkan kinerja tanggapan yang paling baik, yakni dengan nilai settling time paling kecil sebesar 1.45s dan IAE paling kecil sebesar 329.95 dengan %OS yang relatif kecil sebesar 3.903%. Sedangkan kendali adaptif unggul dengan tidak memberikan %OS diatas 2%. dibandingkan dengan kendali adaptif. 2) Kondisi Diberi Beban : Agar bisa dibandingkan, maka pemberian beban disamakan, yakni beban step level tiga pada Blok ES151 Servo System dan diberikan sekitar detik ke-4,55s. Gambar 16 adalah tanggapan sistem kendali saat diberi beban yang disajikan secara bersama-sama. Adapun kinerja


Jurnal Penelitian Teknik Elektro dan Teknologi Informasi _______________________________________________________________________________ tanggapannya disajikan pada Tabel 7 yang dihitung selama 5 detik dihitung dari diberikannya beban ke sistem. TABELVII KINERJA TANGGAPAN SISTEM TANPA BEBAN

Kendali PID Parameter Ultimate Quarter Cycle Decay Settling time 1.05 s 1.2 s %OS 1.614 % 1.555 % IAE 77.975 84.375 Steady state 0.1375 0.54545 error

Kendali Adaptif Ref.step Ref. (9) sinyal 1.55 s 2.1 s 1.316 % 1.346 % 106.775 207.1 0.15942 5.3898

cepat 23% dan IAE lebih kecil 20% dibandingkan dengan MRAC. REFERENSI [1] Matani, ”Optimizing Energy Efficiency by Minimizing Electric Motors Losses : Potential Areas of Energy Efficiency Improvement in SSIs & SMEs,” Wyno Academic Journals, vol. 1(5), 2013. [2] M. Shahrokhi och A. Zomorrodi, ”Comparison of PID Controller Tuning Methods,” Department of Chemical & Petroleum Engineering Sharif University of Technology, Tehran. [3] Shinsky, 1988, Process control system. Application, design and tuning (3rd Ed), New York: McGraw-Hill. [4] H. Unbehauen, ”Adaptive Dual Control Systems: A Survey,” IEEE Journal, p. 171, 2000. [5] C. Knospe, ”PID Control,” IEEE Control Magazine, pp. 30-31, 2006. [6] Sung och Lee, 2009, Process Identification and PID control, Singapore: John Wiley & Sons, Inc. [7] H. Maghfiroh, ”Skripsi : Optimasi Sistem Kendali PID dengan Double Tuning Dalam Implementasi Pengendalian Kecepatan Motor DC Berbasis PLC,” Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi UGM, Yogyakarta, 2013.

Gambar 16. Perbandingan tanggapan sistem diberi beban

Dari Gambar 16, terlihat bahwa semua sistem kendali yang dirancang mampu mengkompensasi adanya beban. Pada kendali PID, beban dikompensasi oleh komponen integrator, sedangkan pada kendali adaptif menggunakan mekanisme MIT rule untuk meminimalkan nilai eror. Sistem kendali PID yang dirancang memiliki nilai IAE dan settling time yang lebih kecil dibandingkan dengan kendali adaptif seperti tampak pada Tabel 7. Settling time mewakili seberapa cepat sistem kendali mampu memulihkan output aktual ke nilai set point kembali, sedangkan nilai IAE mewakili seberapa besar beban berpengaruh terhadap sistem kendali. Ketahanan sistem kendali untuk mengakomodasi adanya perubahan plant termasuk salah satu diantaranya adalah perubahan beban ini disebut dengan robustness. [13] Kemampuan sistem kendali untuk mengkompensasi beban ini lebih penting dibandingkan dengan kemampuannya dalam merespon perintah. [13]

1.

2.

[8] K. Ogata, 2010, Modern Control Engineering Fifth Edition, New Jersey: Pearson Education, Inc. [9] Maghfiroh och Wahyunggoro, ”PID-Hybrid Tuning to Improve Control Performance in Speed Control of Motor DC base on PLC,” i ICA, Bali, 2013. [10] Bryan, 1988, Programmable Controller Theory and Impelemntation Second Edition, Georgia: Industrial Text Company. [11] Astrom och Wittenmark, 2008, Adaptive Control Second Edition, New York: Dover Publications, Inc. [12] N. S. Nise, 2004, Control System Engineering Fourth Edition, Pomona: John Wiley & Sons, Inc. [13] G. Ellis, 2004, Control Systems Design Guide Third Edition, California: Elsevier, Inc.

V. KESIMPULAN Algoritma sistem kendali PID dan sistem kendali adaptif menggunakan Model Reference Adaptive Control dapat diterapkan dalam PLC. Sistem kendali PID-Quarter Decay memberikan kinerja tanggapan yang paling baik dengan nilai Ts paling kecil sebesar 1.45s dan IAE paling kecil sebesar 329.95 dengan %OS yang relatif kecil sebesar 3.903% pada sistem tanpa beban. Sedangkan pada MRAC dengan satu unknown parameter yang telah dibuat, Ts=1.65s dan IAE=742,525. Sehingga metode Quarter Decay memiliki nilai Ts lebih cepat 12.12% dan IAE lebih kecil 55.56%. Sedangkan pada kondisi sistem diberi beban step, Quarter Decay Ts lebih


SISTEM KENDALI PID DAN ADAPTIF UNTUK PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC BERBASIS PLC

Recommend Documents