No abstract

ABSTRAKKendali vektor merupakan solusi terbaik dalam kendali motor induksi untuk meningkatkan karakter dinamis dan efisiensinya. Pada penelitian ini, sebuah kendali kecepatan PID dipadukan dengan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk meningkatkan keandalan pada berbagai kecepatan acuan. Metode cerdas Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk optimasi dataset ANFIS. Pengujian keandalan dilakukan dengan membandingkan PID konvensional dengan PID-ANFIS pada motor induksi 3 fase berdaya 2HP. Validasi penelitian dilakukan melalui simulasi di platform LabView. PID-ANFIS membuktikan hasil yang jauh lebih baik dari kendali PID konvensional pada berbagai kecepatan acuan. Pemilihan rise time tercepat sebagai fungsi fitness menghasilkan kendali yang memiliki dead time dan rise time 1.5x lebih cepat. PID-ANFIS berhasil menghilangkan undershoot dan osilasi steady state ketika uji kecepatan tinggi.Kata kunci: Kendali Vektor, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Particle Swarm Optimization, LabView ABSTRACTVector control is the best solution in induction motor control to enhance its dynamic character and efficiency. In this research, a PID speed controller is combined with the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) to enhance reliability at various reference speeds. The intelligent method Particle Swarm Optimization (PSO) is used to optimize the ANFIS dataset. Reliability testing is done by comparing conventional PID with PID-ANFIS on a 2HP 3-phase induction motor. The research validation was carried out through a simulation on the LabView platform. The PID-ANFIS proved significantly better results than conventional PID control at a wide range of reference speeds. Selection of the fastest rise time as a fitness function results in a control that has a dead time and a rise time of 1.5x faster. PID-ANFIS successfully negates undershoot and steadystate oscillations during high-speed tests.Keywords: Vector Control, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Particle Swarm Optimization, LabView

Perkembangan teknologi sangat berimplikasi pada kebutuhan energi listrik yang semakin meningkat. Kebutuhan energi listrik menjadi diskursus pembahasan seiring dengan ketersediaan energi listrik yang diprediksi tidak akan mampu memenuhi pasokan kebutuhan. Oleh karenanya diperlukan adanya pemanfaatan energi baru dan terbarukan dalam rangka memenuhi kebutuhan energi listrik tersebut. Energi angin yang merupakan salah satu energi baru terbaruakan yang dapat diproyeksikan menjadi energi alternatif, memiliki peluang besar dalam mambantu memenuhi kebutuhan energi listrik. Terlebih energi ini sangat mudah didapatkan dalam zonasi yang dekat dengan laut. Salah satu poin krusial dalam pemanfaatan energi angin untuk direalisasikan pada pembangit listrik tenaga angin adalah DFIG (Double-Field Induction Generator). DFIG diperlukan desain yang baik untuk mendapatkan energi angin maksimum sebelum didistribusikan ke konsumen. Pada penelitian ini membahas desain dan simulasi DFIG (Double Field Induction Generator) Wind Energy. Penelitian ini dilakukan secara simulasi pada Simulink Matlab dengan memodelkan secara matematik DFIG dari equivalent circuit.

Karakteristik motor DC menjadi hal mutlak yang perlu diketahui dalam proses pengendalian kecepatan penggerak elektrik. Konverter pengemudian elektrik yang sedang berkembang yaitu Interleaved Boost Converter. Pengendali fuzzy logic merupakan kendali yang efektif diterapkan banyak sistem linier maupun nonlinier dengan waktu operasi yang cepat. Hasil penerapan aplikasi motor DC berupa penyiram kecambah dapat berfungsi dengan baik pada variasi nilai setpoint kecepatan yang mana perubahan nilai tegangan keluaran berbanding lurus dengan perubahan kecepatan motor DC (30 Volt sd. 60 Volt ≈ 800 Rpm sd 1500 Rpm). Hal ini dapat membantu para petani kecambah dalam melakukan penyiraman biji kecambah secara otomatis seiring dengan perubahan suhu sekitar tanpa khawatir biji kecambah rusak.

ABSTRAKTeknologi pengemudian motor dengan efisiensi tinggi serta untuk mencapai empat kuadran operasi menjadi perhatian pada bidang pengemudian elektrik. Matrix converter menjadi alternatif utama konverter drive motor karena keunggulan – keunggulannya. Walaupun matrix converter sebagai drive motor mempunyai kompleksitas tinggi, namun dengan dikombinasikan teknik Indirect Space Vector Modulation (ISVM) dapat menghasilkan kepresisian lebar pulsa modulasi (PWM). Untuk pengendali sistem, diterapkan Fuzzy Supervisory Control (FSC), yang merupakan kendali gabungan, agar kecepatan referensi bisa tercapai. FSC dibandingkan dengan kendali konvensional (PI control) untuk membuktikan keoptimalan performa sistem yang diusulkan. Parameter performa sistem dan Total Harmonic Distortion (THD) dianalisis lebih lanjut. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan dapat mencapai Error Steady state (ESS) 0% dan THD lebih kecil.Kata kunci: Matrix converter, ISVM, FSC, motor induksi. ABSTRACTMotor-driving technology with high efficiency and to achieve four quadrants of operation is a concern in the area of electric steering. Matrix converter is the main alternative for motor drive converters because of its advantages. Although the matrix converter as a motor drive has a high complexity, combined with the Indirect Space Vector Modulation (ISVM) technique can produce precision pulse width modulation (PWM). For the system controller, Fuzzy Supervisory Control (FSC) is applied, which is a combined control, so that the reference speed can be achieved. FSC is compared with conventional control (PI control) to prove the optimization of the proposed system performance. System performance parameters and Total Harmonic Distortion (THD) are further analyzed. Simulation results show that the proposed system can reach 0% Error Steady State (ESS) and smaller THD.Keywords: Matrix converter, ISVM, FSC, induction motor.