Jurnal Elektro PENS
www.jurnalpa.eepis-its.edu Teknik Elektronika Vol.1, No.1, 2012 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Metode Vector Control Untuk Pengaturan Kecepatan Motor Induksi 3 Fase Berbasis PID - Fuzzy Relanggih Pratama Andhisia, Dedid Cahya Happyanto, Agus Indra Gunawan Program Studi D4 Teknik Elektronika Departemen Teknik Teknik Elektro Elektro Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya 60111 Tel: (031) 594 7280; Fax: (031) 594 6114 Email:relanggih.elkam Email:
[email protected] [email protected],dedihch om,dedihch@gmail,ag @gmail,agus_ig@eep
[email protected] is-its.edu
Abstrak Sistem kontrol saat ini sudah mengalami banyak perkembangan, salah satunya dalam bidang motor listrik. Motor induksi adalah salah satu jenis motor listrik yang handal namun sulit dalam pengontrolannya. Hal tersebut dikarenakan karakteristik dari motor induksi yang tidak linier. Secara konvensional kontrol motor induksi dilakukan dengan cara merubah frekuensi. Salah satu kontrol yang sering digunakan adalah PID. Namun PID sendiri terkadang perlu sering di tunning agar nilai keluaran bisa sesuai dengan yang diharapkan. Maka dari itu perlu adanya selftunning. Salah satunya dengan metode kontrol fuzzy. Dimana fuzzy berfungsi memilih membership function dari KP, KI, dan KD yang sesuai. Namun kontrol ini masih disebut konvensional karena masih menggunakan kontrol hertz yaitu v/f. Dimana merubah nilai frekuensi dengan merubah nilai tegangan pada inverter. Metode vector control muncul sebagai alternatif baru dalam pengontrolan modern. Metode ini merubah karakteristik motor induksi dari 3 fasa di-decouple kedalam vektor 2 fasa Id dan Iq, sehingga motor induksi seakan – akan dalam pengontrolannya seperti motor DC yang linier. Berdasarkan percobaan pengujian yang dilakukan, diperoleh hasil yang cukup baik. Rata – Rata – rata rata rise time yang dihasilkan sekitar 5 detik, sedangkan error stady state adalah berkisar 2.1 % Kata kunci: Vector Control, PID,Fuzzy, Motor Induksi.
1. Pendahuluan Motor Induksi 3 fase merupakan salah satu jenis motor listrik yang handal dibandingkan dengan motor DC, hal itu dikarenakan kontruksinya yang kuat dan sederhana terutama bila motor induksi dengan rotor sangkar, harganya relatif murah, efisiensinya relatif tinggi pada keadaan normal dan tidak adanya sikat sehingga rugi gesekan kecil, serta biaya pemeliharaan yang rendah. Namun disisi lain motor induksi juga memiliki kelemahan yaitu memiliki beberapa parameter para meter yang bersifat tidak linier jika di bandingkan
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, 2012
dengan motor DC karena tidak ada hubungan yang linier antara arus motor dengan torsi yang dihasilkan seperti pada motor DC. Secara konvensional motor induksi dioperasikan pada kecepatan yang tetap sesuai dengan frekuensi sumber tegangan serta jumlah kutub dari motor induksi. Maka salah satu metode metode yang kemudian disebut sebagai vector control digunakan untuk mengatur kecepatan motor induksi pada rentang kecepatan yang besar serta presisi dan respon yang cepat. Pada vector control, pengaturan motor induksi ini telah diubah seperti pengaturan motor DC, sehingga dalam pengaturan motor induksi dapat digunakan berbagai kontroler seperti pada pengaturan kecepatan motor arus searah [1]. Pengaturan kecepatan motor induksi dengan metode vector control memerlukan inverter untuk memberikan tegangan dan pengaturan frekuensi pada motor induksi. Dimana frekuensi juga merupakan variabel pengaturan kecepatan pada motor induksi. Maka dalam pengaturannya inverter juga perlu suatu kontroler. Metode yang digunakan dalam sistem inverter ini adalah PID-Fuzzy yang berfungsi mengontrol rangkaian switching inverter . PID menjadi kontroler utama pada sistem ini sedangkan Fuzzy berfungsi untuk meng-update nilai Kp, Ki, dan Kd pada sistem [2]. 2. Perancangan Sistem Secara umum, proyek akhir ini terdiri dari perancangan dan pemasangan hardware serta perancangan dan pembuatan algoritma pengontrolan motor induksi 3 fase menggunakan Vector Control dan PID - Fuzzy. Vector Control digunakan sebagai metode untuk memisahkan antara arus flux dan arus torsi. Sedangkan fuzzy digunakan untuk mendapatkan parameter kontrol PID yang nantinya akan digunakan oleh PID untuk mengontrol kecepatan motor. Dan proses ini akan dilakukan secara real time. Fuzzy
Input
Vector Control
Kontroler PID
Plan
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
2.1. Perancangan dan Pembuatan Perangkat Keras kontroler
Inverter
Sensor arus
Sensor Kece atan
Gambar 2. Perancangan sistem
Motor Induksi
Output
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, 2012
Perancangan dan pembuatan perangkat keras ini meliputi pembuatan mekanik dan rangkaian elektronika yaitu terdiri dari beberapa bagian seperti motor induksi 3 fase, rotary encoder modul, inverter, modul Atmega 128, tampilan LCD 16x4, dan modul sensor arus ACS712. Motor induksi dipasang pada papan setebal 15mm sebagai dudukan, ini dilakukan agar motor induksi dalam kondisi stabil dan tidak bergetar. Konstruksi dudukan motor dapat dilihat seperti y1ang tampak pada gambar 3.3. Dimana motor telah dipasang dengan piringan rotary dan sensor opto coupler. Dalam pemasangan kabel juga harus memilih kabel yang mampu dengan beban 220 volt dan dialiri arus hingga 3 A sesuai dengan spesifikasi motor. Hal tersebut perlu diperhitungkan agar kabel tidak terbakar karena tidak mampu menghantarkan arus yang besar.
Gambar 3. Konstruksi dudukan motor
Motor induksi yang digunakan adalah motor induksi 3 fase. Motor induksi ini menggunakan driver motor tipe SYSDRIVE 3G3MV. Selain itu untuk mengetahui karakteristik dari motor induksi maka dapat dilihat melalui datasheet motor. Beberapa data yang terdapat pada datasheet yang diperlukan dalam perhitungan. Pada datasheet terdapat data inersia motor yang nantinya digunakan untuk merubah besaran percepatan kedalam besaran torsi. Torsi motor diukur melalui pengujian pengukuran torsi motor secara manual. 2.2. Perancangan Perangkat Lunak dan Algoritma Perencanan software dan algoritma terbagi atas beberapa bagian yaitu program utama, program PID dan program fuzzy. Dimana dalam pembuatan software ini mnggunakan codevision AVR 2.03.4. 2.2.1. Algoritma Fuzzy
Gambar 4. Blok Sistem Program Fuzzy
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, 2012
Tahap awal adalah menentukan membership function untuk masing-masing masukan error dan delta error . Masukan controller fuzzy yang berupa error (e) didapat dari hasil selisih antara set point dan kecepatan keluaran sistem, sedangkan nilai delta error (de) didapat dari selisih antara error saat ini dengan error sebelumnya. Nilai error dipetakan dalam semesta pembicaraan yang ditetapkan yaitu -1700 sampai dengan 1700 yang dibagi dalam lima tingkat keanggotaan yaitu: Negative Big (NB_E), Negative Small (NS_E), Zero Error (Z_E), Positive Small (PS_E), dan Positive Big (PS_E).
(a)
(b)
(c)
(d)
(e) Gambar 5. Gambar membership fun1ction (a) error, (b) delta error, (c) Kp, (d) Ki, dan (e) Kd
Nilai delta error juga dipetakan dalam semesta pembicaraan yang ditetapkan yaitu -1700 sampai denga n 1700 yang dibagi dalam lima tingkat keanggotaan yaitu: Negative Big (NB_DE), Negative Small (NS_DE), Zero Error (Z_DE), Positive Small (PS_DE), dan Positive Big (PS_DE). Tahap berikutnya adalah menetukan rule atau aturan yang akan digunakan dalam mengambil keputusan. Aturan dasar terdiri dari aturan kontrol fuzzy yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan pengontrolan . Berikut adalah aturan atau rule based yang dibuat dalam bentuk tabel. Tabel 1. Rule based Kp
DE \ E NB_DE
BN_E HL
NS_E M
Z_E LL
PS_E M
PB_E HL
NS_DE
HS
M
LL
M
HS
Z_DE
LS
LS
LL
LS
LS
PS_DE
HS
M
LL
M
HS
PB_DE
HL
HS
LL
M
HL
Dimana : LL = 0, LS = 1.75, M = 2.5, HS = 3.75, HL = 5
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, 2012
Tabel 2. Rule based Ki
DE \ E NB_DE
BN_E LL
NS_E LS
Z_E M
PS_E LS
PB_E LL
NS_DE
LS
M
HL
M
LS
Z_DE
HS
HS
HL
HS
HS
PS_DE
LS
M
HL
M
LS
PB_DE
LL
LS
M
LS
LL
Dimana : LL = 0, LS = 0.000275, M = 0.0005, HS = 0.00075, HL = 0.001 Tabel 2. Rule based Kd
DE \ E NB_DE
BN_E LL
NS_E LS
Z_E M
PS_E LS
PB_E LL
NS_DE
LS
M
HL
M
LS
Z_DE
HS
HS
HL
HS
HS
PS_DE
LS
M
HL
M
LS
PB_DE
LL
LS
M
LS
LL
Dimana : LL = 0, LS = 0.0025, M = 0.005, HS = 0.0075, HL = 0.1 Tahap terakhir adalah proses defuzzifikasi yaitu proses p emetaan ruang aksi kontrol fuzzy menjadi ruang aksi kontrol non-fuzzy (crisp). Tujuannya adalah untuk menghasilkan sinyal kontrol yang dapat digunakan plant . Dalam kasus ini, proses defuzzifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Centre Of Area (COA) [3].
(1) Dimana : Vo : Nilai keluaran m : Tingkat kuantisasi vk : elemenke-k1 µ v(vk ) : Derajat keanggotaan elemen V : Semesta pembicaraan 2.2.2. Algoritma PID Kontrol PID merupakan kontrol konvensional yang sederhana dan mampu menyelesaikan berbagai masalah, namun masih memiliki kelemahan dalam hal tunning. Dengan optimasi dari fuzzy diharapkan menghasilkan kontrol PID yang relative lebih baik. Masukan kontroler PID yang berupa error (e) didapat
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, 2012
dari hasil selisih antara set point dan kecepatan keluaran sistem , sedangkan nilai delta error (de) didapat dari selisih antara error saat ini dengan error sebelumnya. Untuk mempermudah model matematis dari error dan delta error , digunakan scaling factor . Sedangkan konstanta PID diperolehdari proses fuzzy. Persamaan PID secara konvensional dapat ditulis sebagai berikut [4] :
(2) (3) (4)
2.2.3. Algoritma Vector Control Vektor kontrol adalah suatu metode pengaturan medan pada motor ac, dimana dari sistem coupled dirubah menjadi sistem decoupled. Dengan sistem ini arus penguatan dan arus beban motor dapat dikontrol secara terpisah, dengan demikian torka dan fluksi juga dapat diatur secara terpisah, seperti halnya motor dc. Pada gambar 3.29 dapat dilihat bahwa proses decoupled secara matematis dilakukan dengan 2 tahap yaitu denga menggunkan transformasi clarke dan transformasi park. 2 tipe transformasi ini yang merubah secara matematis dari arus Ia dan Ib kedalam bentuk matematis Id(arus flux) dan Iq(arus torsi). Hal terpenting juga dalam melakukan transformasi secara matematis adalah nilai tetha θ. Karena sistem vector control yang digunakan menggunkan sensor kecepatan bukan vector control tipe sensorless maka nilai tetha = tetha + kecepatan motor + slip [5] +
τ*
-
PI
Transformasi Invers Park
λ
Transformasi Invers Clarke
PWM Inverter
M
ω Theta θ Ia Iα
Id
τ torsi
I
Ib
Transformasi Park
Iβ
Transformasi Clarke
Gambar 6. Blok Diagram Vector Control
3. Hasil 3.1. Pengujian Karakteristik Motor Pada pengujian karakteristik motor ini didapatkan hasil berupa karakteristik kecepatan motor pada kecepatan maksimalnya, hubungan torsi dengan arus motor, dan karakteristikkecepatan motor induksi pada range kecepatan tertentu.Hal ini agar mempermudah dalam pembuatan algoritma kontrol
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, 2012
Set point n a t a p e c e k
Kec. motor waktu (a)
(b)
Gambar 7. Hasil pengujian (kiri) kecepatan maksimal motor dan kecepatan per- step
Dari data (a) maka nantinya dapat dicari nilai Kp, Ki, dan Kd motor dengan metode tunning ZiegerNichols. Sehingga didapatkan konstanta PID dari sistem. Sehingga dengan metode ini didapatkan nilai PID yang sesuai untuk MF pada proses Fuzzy. Pada pengujian (c) kecepatan motor per- step dapat disimpulkan bahwa motor mengalami kendala pada kecepatan tengah. Dimana kecepatan motor melebihi dari set point yang diberikan. 3.2. Pengujian Kontroler PID, PID-Fuzzy, dan PID-Fuzzy dengan Vector Control
Gambar 8. Hasil pengujian motor dengan PID
Gambar 8. Hasil pengujian motor dengan PID-Fuzzy
Gambar 10. Pengujian motor dengan PID-Fuzzy dan Vector Control
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, 2012
Dari perbandingan ketiga hasil pengujian diatas dapat dilihat hasil dari kontrol yang berbeda pada gambar 8 adalah pengujian PID dan PID-Fuzzy pada gambar 9 adalah pengujian PID-Fuzzy dengan Vector Control. 4. Diskusi Dari hasil proyek akhir ini masih terdapat beberapa kekurangan dan dimungkinkan untuk pengembangan lebih lanjut. Oleh karenanya penulis merasa perlu untuk memberi saran-saran sebagai berikut : 1. Dalam melakukan pengambilan data keceaptan motor gunakan modul rotary encoder yang standar agar pembacaan kecepatan motor benar-benar presisi. Begitu juga dengan sensor arus,pastikan bahwa nilai arus benar-benar sesuai dengan keluaran arus dari inverter. 2. Membuat inverter sendiri atau menggunakan modul inverter yang dapat dikontrol nilai Iq menggunakan PWM,sehingga mikro dapat mengontrol langsung tanpa perlu dikonversi kedalam besaran lain. 3. Selain melihat pada datasheet lebih baik pengujian parameter pada motor dapat dilakukan pengujian secara langsung agar data spesifikasi motor lebih baik. 5. Kesimpulan Setelah melakukan tahap perancangan dan pembuatan sistem yang kemudian dilanjutkan dengan tahap pengujian dan analisa maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : Untuk mencapai kecepatan maksimal (1717 Rpm) tanpa menggunakan kontroler dibutuhkan waktu sekitar 12 detik sedangkan setelah menggunakan kontrol PID dibutuhkan waktu 5 detik untuk mencapai kecepatan maksimal yang diberikan. Tanpa menggunakan kontroler motor memiliki nilai error steady state yang cukup besar yaitu kurang lebih 5.2 % Nilai PID yang di tunning oleh Zieger Nichhols pada sistem ini menghasilkan error sebesar 40 % dan tidak pernah mencapai stady Nilai PID yang cocok untuk sistem ini adalah Kp = 0.4, Ki = 0.02, dan Kd = 0.00001 dengan error stady state 2,4 % Menggunakan PID-Fuzzy error stady state yang dihasilkan adalah 2.6 % Menggunakan metode PID-Fuzzy dan vector control motor dapat bekerja tanpa overshoot pada kecepatan rendah dan error stady state 2,3%.
Referensi [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8]
An Introduction to Vector Controlof AC Motors Using the V850.Germany. Tyannur. Cahya H, Dedid. Indra G, Agus, 2011, Kontrol Kecepatan Motor Induksi 3 Fase menggunakan PIDFuzzy,Surabaya,EEPIS. Kuswadi Son, 2007, Kendali Cerdas, Penerbit Andi, Yogyakarta. www.elecktro-kontrol.com Boldea Ion,1992, Vector Control of AC Drives,CRC Presss,Mexico. BPRA073,1998,Field Oriented Control of 3 Phase AC Motors.Texas Instruments Europe. D.W. Novontny,1985, Introduction to Field Orientation and High Performance AC Drive,IEEE Industry Application Society Jaroslav Lepka, Petr Stekl,2004,3 phase induction motor using vector control.
