Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol

Tuning Parameter Pengendali PID dengan Metode Algoritma Genetik pada Motor DC Eka Widya Suseno; Alfian Ma'arif; Riky Dwi Puriyanto
TELKA - Jurnal Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Vol 8, No 1 (2022): TELKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/telka.v8n1.1-13

Abstract

Saat ini, pengendali Proportional Integral Derivative (PID) digunakan secara umum untuk mendapatkan solusi optimum. Solusi dikatakan optimum apabila output di kehidupan nyata sesuai dengan output yang telah ditentukan. Oleh karena itu, pengendali adalah suatu hal yang dibutuhkan. Tantangan dalam menggunakan pengendali adalah tuning parameter untuk mencari konstanta parameter PID seperti Proporsional Gain (KP), Waktu Integral (KI) dan Waktu Derivatif (KD). Untuk memaksimalkan kinerja motor DC, pengaturan pengendali PID yang tepat merupakan hal yang sangat penting. Desain pengendali PID sebagai pengendali motor DC sudah sering dilakukan. Penggunaan pengendali PID membutuhkan pengaturan parameter yang tepat untuk mendapatkan kinerja yang optimal pada motor. Metode yang umum dalam menentukan parameter pengendali PID adalah trial and error. Namun hasil yang didapat tidak membuat pengendali PID optimal dan justru akan merusak sistem. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan salah satu metode penalaan parameter PID dengan menggunakan metode cerdas berbasis Genetic Algorithm (Algoritma Genetik) untuk mengoptimasi dan menentukan parameter yang tepat dari PID. Algoritma genetik adalah salah satu algoritma yang menggunakan genetika sebagai model algoritmanya. Algoritma genetik terinspirasi dari meniru proses seleksi alam, yaitu proses yang menyebabkan evolusi biologis. Konsep inilah yang diadaptasi dan diterapkan dengan baik untuk menala parameter PID. Penggunaan metode algoritma genetik dapat memberikan hasil yang lebih baik pada setiap iterasinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa overshoot yang dihasilkan karena adanya respon kecepatan setelah penambahan PID adalah kurang dari 10%. Currently, Proportional Integral Derivative (PID) controllers are generally used to obtain the optimum solution. The solution is said to be optimum if the output in real life matches the output determined. Therefore, the controller is needed. The challenge in using the controller is tuning parameters to find constants of PID parameters such as Proportional Gain (KP), Integral Time (KI) and Derivative Time (KD). In order to maximize the performance of a DC motor, proper PID controller settings are crucial. The design of PID controllers as DC motor controllers has often been done. The use of a PID controller requires setting the right parameters to get optimal performance on the motor. The common method for determining PID controller parameters is trial and error. However, the results obtained do not make the PID controller optimal and will actually damage the system. Therefore, this study uses one of the PID parameter tuning methods by using an intelligent method based on Genetic Algorithm to optimize and determine the appropriate parameters of PID. Genetic algorithm is an algorithm that uses genetics as a model algorithm. Genetic algorithms are inspired by imitating the process of natural selection, the process that causes biological evolution. This concept is well adapted and applied for tuning PID parameters. The use of genetic algorithm methods can give better results in each iteration. The results showed that the resulting overshoot due to the speed response after the addition of PID was less than 10%.
Pengendali PID pada Motor DC dan Tuning Menggunakan Metode Differential Evolution (DE) Siti Fatimah Anggraini; Alfian Ma'arif; Riky Dwi Puriyanto
TELKA - Jurnal Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Vol 6, No 2 (2020): TELKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/telka.v6n2.147-159

Abstract

Penggunaan PID controller pada sistem industri sangat umum digunakan dalam menentukan kepresisian suatu feedback yang diberikan dengan keluaran sesuai dengan keinginan pengguna. Namun pada umumnya optimalisasi masih menggunakan cara manual yaitu trial dan error pada tuning gain terhadap nilai Kp, Ki, dan Kd. Kendala tersebut dapat diatasi dengan melakukan pendekatan fungsi dan mengaplikasikan nilai tuning dengan metode Diferensial Evolusi. Penggunaaan tuning PID pada implementasinya menggunakan motor DC untuk menentukan kecepatan putar motor dengan keluaran yang stabil. Hasil yang didapatkan berupa sinyal keluaran atau respon sistem terhadap putaran motor DC dengan menampilkan nilai risetime, settlingtime, dan overshoot. Pengoptimalan nilai dilakukan dengan pencarian nilai terbaik pada setiap iterasi dan diaplikasikan sebagai tuning Kp, Ki, dan Kd tanpa harus melakukan cara manual. Hasil pengujian parameter Diferensial Evolusi menunjukkan efesiensi pengoptimalan tuning dan memberikan hasil keluaran yang baik dengan implementasinya terhadap plan hardware motor DC. The use of PID in industrial systems is very commonly used in determining the optimal accuracy of the output. However, several studies still uses manual methods for the optimization, namely trial and error on tuning gain with values of Kp, Ki, and Kd. This problem could be overcome applying the tuning value with the Evolution Differential method. The use of PID tuning in its implementation in this study uses a DC motor to determine the rotational speed of the motor with a stable output. Based on the results, we can see the value of rise time, settling time, and overshoot based on an output signals. The optimization was done by finding the best value in iteration and applying it as Kp, Ki, and Kd tuning without having to do the manual method. The results of testing the Differential Evolution parameters show the efficiency of tuning optimization and provide good output with the implementation of the DC motor hardware plan.