## DESAIN KONTROL KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA MENGGUNAKAN FUZZY PID BERBASIS IDIRECT FIELD ORIENTED CONTROL
Ridwan * , Era Purwanto # , Hary Oktavianto # , Muhammad Rizani Rusli # , Handri Toar *
 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam Jl. Ahmad Yani, Tlk. Tering, Batam kota, Batam, 29461 E-mail: ridwan@polibatam.ac.id, toar@polibatam.ac.id # Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Jl. Raya ITS, Keputih, Sukolilo, Surabaya, 60111 E-mail: era@pens.ac.id, hary@pens.ac.id, ruslirizani@ieee.org

## Abstrak
Motor induksi tiga fasa (MITF) umumnya digunakan di berbagai aplikasi di industri  karena keandalannya, biaya rendah, kontruksi  kokoh, perawatan rendah, dan effisiensi  yang  tinggi.  Namun untuk  mengontrol  MITF  tidak semudah seperti mengontrol motor DC, karena MITF merupakan motor yang tidak linear. Penggunaan metode indirect  field  oriented  control (IFOC)  dengan  kontroler fuzzy  proportional  integrator  and  derivative (FPID) dipilih untuk dapat mengatur kecepatan MITF. Metode IFOC akan membuat MITF dapat dikontrol seperti motor DC penguat terpisah. Kontroler FPID yang di desain dengan mengganti kontroler PID konvensional. Performa kontroler  FPID  yang  di  desain  dibandingkan  dengan  kontroler  PID  konvensional.  Performa  respon  yang dibandingkan seperti rise time, settling time, overshoot, steady state error , dan undershoo t. Hasil simulasi yang dibuat menunjukkan bahwa dengan menggunakan kontroler FPID lebih baik dibandingkan dengan kontroler PID. Dimana respon overshoot untuk kontroler FPID 0% sedangkan kontroler PID adalah 0.23%. Begitu pula dengan respon undershoot untuk kontrol FPID adalah 2.88% sedangkan kontroler PID adalah 6.78%. Untuk respon rise time, settling time , dan steady  state  error tidak jauh berbeda  dari kedua  kontroler. Sistem  yang sudah di buat disimulasikan di platform LabView.
Kata kunci: Motor Induksi Tiga Fasa, IFOC, FPID, LabVIEW

## Abstract
Three-phase  induction  motor  (TPIM)  is  generally  used  in  various  applications  in  the  industry  because  of  its reliability, low cost, robust construction, low maintenance, and high efficiency. However, to control an TPIM  is not as easy as controlling a DC motor, because an  TPIM  is a non-linear motor. The use of the indirect field oriented control (IFOC) method with a fuzzy proportional integrator and derivative (FPID) controller was chosen to be able to adjust the speed of the TPIM. The IFOC method will make a TPIM can be controlled like a separately excited    DC  motor.  FPID  controller  designed  by  replacing  a  conventional  PID  controller.  FPID  controller performance designed compared to conventional PID controllers. The respone performance is compared like rise time, settling time, overshoot, steady-state error, and undershoot. The simulation results show that using the FPID controller is better than the PID controller. Where the overshoot respone for the FPID controller is 0% while the PID controller is 0.23%, similarly, the undershoot respone for FPID control is 2.88% while the PID controller is 6.78%. For respone rise time, settling time, and steady-state error are not much different from the two controllers. The system that has been created is simulated on the LabVIEW platform.
Keywords: Three-phase induction motors, IFOC, FPID, LabVIEW
Vol. 11 No. 2, October 2019, 148-158
e -ISSN: 2548-9828

## 1. Pendahuluan
MITF  umumnya  digunakan  di  berbagai  aplikasi  di industri  karena  kehandalannya,  biaya  yang  rendah, kontruksi  yang  kokoh,  perawatan  yang  rendah,  dan effisiensi  yang  tinggi  [1][2].  Pada  saat  yang  sama, industri menuntut aplikasi berkinerja tinggi dalam hal respon dinamis yang baik untuk perubahan beban atau kecepatan.  Pengaturan  motor  induksi tidak semudah seperti  pada  motor  DC,  karena  motor  induksi merupakan motor nonlinear , tetapi  setelah ditemukan metode field  oriented  control (FOC)  yang  dapat mengubah sistem couple menjadi decouple , sehingga permasalahan pada TPIM dapat diselesaikan, dengan menggunakan  metode  FOC,  motor  induksi  tiga  fasa bekerja  seperti  motor  DC  penguat  terpisah.  Metode FOC,  terdapat  dua  teknik  kontrol  yaitu direct FOC (DFOC)  dan indirect FOC  (IFOC).  Kedua  teknik tersebut bertujuan mendapatkan decoupling torsi dan fluks  bahkan  dengan  persamaan  matematika  yang kompleks  untuk motor  induksi  [3].  IFOC  memiliki keunggulan  dalam  hal  teknik  estimasi  karena  tanpa perlu  menempatkan  sensor  di air  gap untuk mendapatkan  fluks  rotor.  Selain  itu  IFOC  memiliki desain  lebih  sederhana  dalam  penerapannya menjadikannya lebih popular di aplikasi industri [4].
Salahsatu  cara  untuk  meningkatkan  performa  dari motor  induksi  adalah  dengan  mengendalikan kecepatan motor induksi. Banyak teknik kontrol yang digunakan  untuk  mengatur  kecepatan  motor  induksi berdasarkan  metode  IFOC  termasuk  kontrol konvensional seperi kontrol proportional integral (PI) dan  teknik  kontrol proportional  integral  derivative (PID)  [5].  Teknik  kontrol  konvensional  dianggap sebagai  teknik  yang  baik  karena  desainnya  mudah digunakan,  biaya  rendah  dengan  struktur  sederhana. Namun,  kontroler  konvensional  sulit  karena perubahan Medan magnet, frekuensi, suhu, dan faktor lainnya. Untuk dapat mengatasi masalah ini, salahsatu teknik  dengan  menggunakan  logika  fuzzy  untuk tujuan mengendalikan kecepatan motor induksi.
Dalam penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan kontrol  fuzzy  diantaranya  metode  kontrol  hybrid seperti  fuzzy  SMC  [6],  algoritma  QLSA  [2], Fuzzy Gain  Scheduling  of  PID [7]  dan  lainnya  telah diusulkan untuk meningkatkan kinerja kontroler. Prof. Zadeh  pertama  kali  memperkenalkan  logika  Fuzzy. Beberapa  keuntungan  dari  logika  fuzzy,  tidak memerlukan  model  matematika  yang  tepat,  dapat menangani  sistem  linear  dan nonlinear dan didasarkan pada  logika  manusia, dapat didefinisikan pada  aturan  linguistik  menggunakan  struktur  umum IF-THEN [8].
Dalam paper ini, penulis mendesain kontrol kecepatan dengan metode FPID berbasis IFOC. Kontroler FPID menunjukkan  kesamaan  dengan  kontroler  PID konvensional dengan asumsi tertentu. Paper ini telah disimulasikan  ke  kontroler  kecepatan  untuk  MITF. Kinerja  FPID  telah  berhasil  dibandingkan  dengan kontroler PID konvensional.

## 2. Metode

## 2.1 Model motor induksi
Model motor induksi dapat dihasilkan dari rangkaian ekivalen  motor  induksi  yang  ditunjukkan  pada gambar 1 [9].
Kerangka  referensi  sinkron  pada  persamaan  motor induksi  meliputi  tegangan  stator,  rotor  dan flux linkage. Analisa  tegangan  stator  dan  rotor  dapat dinyatakan dalam persamaan (1).
𝑽 𝒒𝒔 = 𝒓 𝒔 𝒊 𝒒𝒔 + 𝝎 𝒆 𝝀 𝒅𝒔 + 𝝀 𝒒𝒔 𝒅 𝒅𝒕 𝑽 𝒅𝒔 = 𝒓 𝒔 𝒊 𝒅𝒔 − 𝝎 𝒆 𝝀 𝒒𝒔 + 𝝀 𝒅𝒔 𝒅 𝒅𝒕 𝑽 𝒒𝒓 = 𝒓 𝒓 𝒊 𝒒𝒓 + (𝝎 𝒆 − 𝝎 𝒓 )𝝀 𝒅𝒓 + 𝝀 𝒒𝒓 𝒅 𝒅𝒕 𝑽 𝒅𝒓 = 𝒓 𝒓 𝒊 𝒅𝒓 − (𝝎 𝒆 − 𝝎 𝒓 )𝝀 𝒒𝒓 + 𝝀 𝒅𝒓 𝒅 𝒅𝒕 ( 1 )

## Gambar 1. Rangkaian ekivalen sumbu d-q dalam kerangka referensi sinkron
Untuk persamaan flux linkage stator ditunjukkan pada persamaan berikut:
𝜆 𝑞𝑠 = 𝐿 𝑙𝑠 𝑖 𝑞𝑠 + 𝐿 𝑚 (𝑖 𝑞𝑠 + 𝑖 𝑞𝑟 ) = 𝐿 𝑠 𝑖 𝑞𝑠 + 𝐿 𝑚 𝑖 𝑞𝑟 𝜆 𝑑𝑠 = 𝐿 𝑙𝑠 𝑖 𝑑𝑠 + 𝐿 𝑚 (𝑖 𝑑𝑠 + 𝑖 𝑑𝑟 ) = 𝐿 𝑠 𝑖 𝑑𝑠 + 𝐿 𝑚 𝑖 𝑑𝑟
(2)
Sedangkan  untuk  persamaan flux  linkage rotor ditunjukkan pada berikut:
𝝀 𝒒𝒓 = 𝑳 𝒍𝒓 𝒊 𝒒𝒓 + 𝑳 𝒎 ( 𝒊 𝒒𝒔 + 𝒊 𝒒𝒓 ) = 𝑳 𝒓 𝒊 𝒒𝒓 + 𝑳 𝒎 𝒊 𝒒𝒔 𝝀 𝒅𝒓 = 𝑳 𝒍𝒓 𝒊 𝒅𝒓 + 𝑳 𝒎 ( 𝒊 𝒅𝒔 + 𝒊 𝒅𝒓 ) = 𝑳 𝒓 𝒊 𝒅𝒓 + 𝑳 𝒎 𝒊 𝒅𝒔
(3)
Berikutnya  persamaan  (2)  dan  (3)  disubsitusikan kedalam  persamaan  (1)  sehingga  didapatkan persamaan dalam bentuk matrik berikut:
[ 𝑣 𝑞𝑠 𝑣 𝑑𝑠 𝑣 𝑞𝑟 𝑣 𝑑𝑟 ] = [ 𝑟 𝑠 + 𝑝𝐿 𝑠 −𝜔 𝑒 𝐿 𝑠 𝑝𝐿 𝑚 −(𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 )𝐿 𝑟 𝜔 𝑒 𝐿 𝑠 𝑟 𝑠 + 𝑝𝐿 𝑠 (𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 )𝐿 𝑚 𝑝𝐿 𝑚
𝒑𝑳 𝒎 −𝝎 𝒆 𝑳 𝒎 𝒓 𝒓 + 𝒑𝑳 𝒓 −(𝝎 𝒆 − 𝝎 𝒓 )𝑳 𝒓 𝝎 𝒆 𝑳 𝒎 𝒑𝑳 𝒎 (𝝎 𝒆 − 𝝎 𝒓 )𝑳 𝒓 𝒓 𝒓 + 𝒑𝑳 𝒓 ] 𝒙 [ 𝒊 𝒒𝒔 𝒊 𝒅𝒔 𝒊 𝒒𝒓 𝒊 𝒅𝒓 ] (4)
Dimana:
V qs Dan V qr adalah  tegangan  stator  dan  rotor quadrature.
𝑉 𝑑𝑠 Dan 𝑉 𝑑𝑟 adalah tegangan stator dan rotor direct. 𝑟 𝑠 Dan 𝑟 𝑟 adalah tahanan stator dan rotor. 𝑖 𝑞𝑠 Dan 𝑖 𝑞𝑟 adalah arus stator dan rotor quadrature. 𝑖 𝑑𝑠 Dan 𝑖 𝑑𝑟 adalah arus stator dan rotor direct. 𝜆 𝑞𝑠 Dan 𝜆 𝑞𝑟 adalah flux stator dan rotor quadrature. 𝜆 𝑑𝑠 Dan 𝜆 𝑑𝑟 adalah flux stator dan rotor direct. 𝜔 𝑟 Dan 𝜔 𝑒 adalah kecepatan rotor dan sinkron. 𝐿 𝑙𝑠 Dan 𝐿 𝑙𝑟 leakage induktansi stator dan rotor. L m Adalah magnetizing induktansi.
p Adalah d dt . Persamaan torsi yang diberikan adalah [10]:
𝑇 𝑒 = ( 3 2 ) ( 𝑃 2 ) (𝜆 𝑑𝑠 𝑖 𝑞𝑠 − 𝜆 𝑞𝑠 𝑖 𝑑𝑠 )
(5) Dimana p adalah jumlah pasang pole.
Dari  persamaan  (4),  persamaan  tegangan  rotor dinyatakan sebagai:
𝒗 𝒒𝒓 = 𝟎 = 𝑳 𝒎 𝒅𝒊𝒒𝒔 𝒅𝒕 + (𝝎 𝒆 − 𝝎 𝒓 )𝑳 𝒎 𝒊 𝒅𝒔 + (𝒓 𝒓 𝒊 𝒓 + 𝑳 𝒓 𝒅𝒊𝒒𝒓 𝒅𝒕 ) + (𝝎 𝒆 − 𝝎 𝒓 )𝑳 𝒓 𝒊 𝒅𝒓 (6) 𝑣 𝑑𝑟 = 0 = 𝐿 𝑚 𝑑𝑖𝑑𝑠 𝑑𝑡 + (𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 )𝐿 𝑚 𝑖 𝑞𝑠
+ (𝑟 𝑟 𝑖 𝑟 + 𝐿 𝑟 𝑑𝑖𝑞𝑟 𝑑𝑡 ) + (𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 )𝐿 𝑟 𝑖 𝑑𝑟 (7 )
Dengan menggunakan persamaan (1) maka,
𝑑𝜆𝑞𝑟 𝑑𝑡 + 𝑟 𝑟 𝑖 𝑞𝑟 + (𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 )𝜆 𝑑𝑟 = 0 (8)
dλdr dt + r r i dr + (ω e − ω r )λ qr = 0 (9)
Dari persamaan (3) diperoleh,
𝑖 𝑞𝑟 = 1 𝐿𝑟 𝜆 𝑞𝑟 − 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝑖 𝑞𝑠
(10) 𝑖 𝑑𝑟 = 1 𝐿𝑟 𝜆 𝑑𝑟 − 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝑖 𝑑𝑠
(11)
Arus  rotor i qr dan i dr dapat  dihilangkan  dari persamaan  (8)  dan  (9)  dengan  menggunakan persamaan (10) dan (11). Maka diperoleh,
𝑑𝜆𝑞𝑟 𝑑𝑡 + 𝐿𝑟 𝑟𝑟 𝜆 𝑞𝑟 − 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝑟 𝑟 𝑖 𝑞𝑠 + (𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 )𝜆 𝑑𝑟 = 0 (12)
𝑑𝜆𝑑𝑟 𝑑𝑡 + 𝐿𝑟 𝑟𝑟 𝜆 𝑑𝑟 − 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝑟 𝑟 𝑖 𝑑𝑠 + (𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 )𝜆 𝑞𝑟 = 0 (13)

## 2.2 Indirect Field Oriented Control
IFOC merupakan suatu metoda yang digunakan untuk mengatur medan pada motor induksi, dimana sistem coupled diubah  menjadi  sistem decoupled .  Untuk dapat mengubah sistem ini maka komponen flux (λ r ) pada  arus 𝐼 𝑑 harus  di  tempatkan  selaras  dengan sumbu  d,  dan  komponen  torsi (𝑇 𝑒 ) pada  arus (𝐼 𝑞 ) harus  ditempatkan  selaras  dengan  sumbu  q.  Dengan sistem ini arus flux dan arus torsi dapat diatur secara terpisah. Blok diagram IFOC ditujukkan pada gambar 2. Untuk memenuhi decoupled , maka:
𝜆 𝑞𝑟 = 0 Dan 𝜆 𝑟 = 𝜆 𝑑𝑟
(14)
Fluk rotor harus tetap dijaga konstan, maka:
𝑑𝜆𝑑𝑟 𝑑𝑡 = 0 = 𝑑𝜆𝑞𝑟 𝑑𝑡 (15)
Subsitusikan persamaan (14) kedalam persamaan (9) dan (10), maka diperoleh:
𝐼 𝑞𝑟 = − 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝐼 𝑞𝑠 (16) 𝐼 𝑑𝑟 = 𝜆𝑟 𝐿𝑟 − 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝐼 𝑑𝑠
(17)
Selanjutnya  dari  persamaan  (15)  di  subsitusikan  ke persamaan (12) dan (13):
(𝜔 𝑒 − 𝜔 𝑟 ) = 𝜔 𝑠𝑙 = 𝐿𝑚 𝜆𝑟 𝑟𝑟 𝐿𝑟 𝑖 𝑞𝑠 (18) Dan 𝐿𝑟 𝑟𝑟 𝑑𝜆𝑟 𝑑𝑡 + 𝜆 𝑟 = 𝐿 𝑚 𝑖 𝑑𝑠 (19)
persamaan (19) dapat juga ditulis kedalam bentuk lain yaitu:
𝜆 𝑟 = 𝐿𝑚𝐼𝑑𝑠 𝑠𝜏𝑟+1 (20)
Dimana:
𝜏 𝑟 = 𝐿𝑟 𝑟𝑟 adalah konstanta waktu rotor dan d dt = s .
Subsitusikan  persamaan  untuk  arus i qr dan i dr persamaan  (16)  dan  (17)  kedalam  persamaan  (2), maka persamaan flux linkag menjadi:
𝜆 𝑞𝑠 = (𝐿 𝑠 − 𝐿𝑚 2 𝐿𝑟 ) 𝑖 𝑞𝑠 (21) 𝜆 𝑑𝑠 = (𝐿 𝑠 − 𝐿𝑚 2 𝐿𝑟 ) 𝑖 𝑑𝑠 + 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝜆 𝑑𝑟 (22)
Selanjutnya  subsitusikan 𝜆 𝑞𝑠 dan 𝜆 𝑑𝑠 dari  persaman (21)  dan  (22)  kedalam  persamaan  torsi  pada persamaan (5), maka,
𝑇 𝑒 = ( 3 2 ) ( 𝑃 2 ) 𝐿𝑚 𝐿𝑟 𝜆 𝑟 𝑖 𝑞𝑠 (23)
Pada  diagram  blok  IFOC  terdapat  empat  sinyal feedback yang  dibutuhkan  sistem  untuk diproses. Sinyal pertama adalah kecepatan rotor yang  dihasilkan  dari  sensor  kecepatan  yang digunakan sebagai feedback kontroler kecepatan ( 𝜔 𝑟 )  untuk  menghasilkan  torsi  referensi (𝑇 𝑒 ∗ ) . Selanjutnya 𝑇 𝑒 ∗ dijadikan sebagai input referensi arus  stator quadrator ( 𝑖 𝑞𝑠 ∗ ) melalui  persamaan (24).  Sedangkan  referensi  arus  stator direct dibutuhkan 𝑖 𝑑𝑠 ∗ .
Untuk  persamaan  (24)  arus  stator quadrator (i qs ∗ ) diperoleh dari persamaan (23).
𝑖 𝑞𝑠 ∗ = 2 3 . 2 𝑃 . 𝐿𝑟 𝐿𝑚 . 𝑇𝑒∗ 𝜆𝑟 (24)
Untuk ketiga sinyal feedback yang lain diperoleh dari pengukuran  arus  fasa  stator.  Selanjutnya  arus  fasa stator akan diubah kedalam transformasi Clark (blok abc ke αβ) persamaan (25). Luaran dari konversi ini akan menghasilkan arus 𝑖 𝛼 dan 𝑖 𝛽 . Selanjutnya  kedua arus ini masuk kedalam blok transformasi Park (blok αβ  ke  dq)  persamaan (26)  menghasilkan arus dalam kerangka  arus 𝑖 𝑑𝑠 dan 𝑖 𝑞𝑠 .  Kemudian  arus 𝑖 𝑑𝑠 dan 𝑖 𝑞𝑠 akan  dibandingkan  dengan  arus  referensi 𝑖 𝑑𝑠 ∗ dan 𝑖 𝑞𝑠 ∗ dari  perbandingan arus  tersebut  akan  menghasilkan error.  Selanjutnya  error  dari  kedua  arus  dikontrol menggunakan kontroler PI (blok iq_PI dan id_PI).

## Gambar 2. Blok diagram IFOC
Luaran  dari  kedua  arus  ini  akan  diubah  kedalam invers transformasi  Park (blok dq ke  αβ)  persamaan (27).  Selanjutnya  luaran  dari  trasformasi  ini  akan dikonversikan  menjadi  tegangan v a , v b ,  dan v c dengan  menggunakan  invers  transformasi  Clark persamaan  (28).  Dari  luaran  trasformasi  ini sejanjutnya  diberikan  ke pulse  wide  modulation (PWM). Luaran dari blok ini memberikan sinyal yang mengendalikan  inverter  untuk  menjalankan  motor induksi.  Disini  transformasi  Park  dan  Invers  Park memerlukan posisi flux rotor 𝜃 𝑒 .
Arus 𝑖 𝑎𝑏𝑐 yang  didapat  dari  pengukuran  merupakan arus tiga phasa sinusoidal. Untuk mengubah koordinat 𝑖 𝑎𝑏𝑐 kedalam sistem  koordinat  dua  fasa  (sumbu-dq) dibutuhkan  transformasi.  Transformasi  ini  dapat dibagi kedalam dua step yaitu transformasi Clark dan Park.
Transformasi Clark digunakan untuk untuk mengubah koordinat tiga fasa kedalam koordinat dua fasa (αβ), sedangkan  untuk  tranformasi  Park  digunakan  untuk mengubah koordinat dua fasa stasioner (αβ) kedalam koordinat  kerangka  putar synchronously (dq)  yang tetap  pada  rotor.    Persamaan  (25)  menunjukkan transformasi Clark.
𝑖 𝛼 = 𝑖 𝑎 𝑖 𝛽 = 1 √3 𝑖 𝑎 + 2 √3 𝑖 𝑏
(25)
Sedangkan  transformasi  Park  ditunjukkan  pada
persamaan berikut: 𝑖 𝑑 = 𝑖 𝛼 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑖 𝛽 𝑠𝑖𝑛𝜃 𝑖 𝑞 = −𝑖 𝛼 𝑠𝑖𝑛𝜃 + 𝑖 𝛽 𝑐𝑜𝑠𝜃
(26)
Untuk  dapat  memberikan  sinyal  ke  PWM  maka koordinat arus Id dan arus Iq harus di  ubah menjadi koordinat  tegangan v a v b ,  dan v c .  Perubahan  ini menggunakan  invers  transformasi  Park  dan  Clark. Persamaan  (27)  menunjukkan  persamaan  invers transformasi Park.
𝑖 𝛼 = 𝑖 𝑑 𝑐𝑜𝑠𝜃 − 𝑖 𝑞 𝑠𝑖𝑛𝜃 𝑖 𝛽 = 𝑖 𝑑 𝑠𝑖𝑛𝜃 + 𝑖 𝑞 𝑐𝑜𝑠𝜃
(27)
Sedangkan  invers  transformasi  Clark  ditunjukkan pada persamaan berikut:
𝑖 𝑎 = 𝑖 𝛼 𝑖 𝑏 = − 1 2 𝑖 𝛼 + √3 2 𝑖 𝛽 𝑖 𝑐 = − 1 2 𝑖 𝛼 − √3 2 𝑖 𝛽 (28)
Transfromasi  Park  dan  invers  Park  membutuhkan sudut  flux  rotor  ( 𝜃 = 𝜃 𝑒 ) yang  ditentukan  pada persamaan (29).
𝜃 𝑒 = ∫(𝜔 𝑟 + 𝜔 𝑠𝑙 )𝑑𝑡) (29)
2.3 Desain  kontroler  FuzzyPID  untuk  kontrol kecepatan
Desain  kontroler  digunakan  untuk  mengembalikan respon setpoint kecepatan  yang  diinginkan,  bahkan jika variabel setpoint diubah. Tahapan desain dimulai dengan membentuk kontroler PID untuk mendapatkan  parameter  tuning  PID.  Selanjutnya, mengganti  persamaan  PID  dengan  kontroler  linier fuzzy  yaitu FPID. Berdasarkan gambar 2, pada blok diagram  IFOC  terdapat  blok Speed  controller (blok warna kuning). Blok ini menjadi fokus dari penelitian yang dibuat.

## 2.3.1 Kontroler Proportional Integral Derivative (PID)
Kontroler PID merupakan kombinasi dari tiga metoda kontrol  yaitu  kontrol  proportional,  integral  dan derivative yang  diperlukan  untuk  memenuhi persyaratan  kinerja  spesifik.  Persamaan  untuk kontroler PID dapat dinyatakan sebagai:
𝑢 𝑛 (𝑡) = 𝐾 𝑃 ∗ 𝑒(𝑡) + 𝐾 𝐼 ∗ ∫ 𝑒(𝜏) ∗ 𝑑𝜏  + 𝐾 𝐷 𝑑𝑒 𝑑𝑡 =   𝐾 𝑃 (𝑒(𝑡) + 1 𝑇 𝑖 ∫ 𝑒(𝜏) ∗ 𝑑𝜏 + 𝑇 𝑑 𝑑𝑒 𝑑𝑡 ) (30)
𝑒(𝑡) = 𝑅𝑒𝑓(𝑡) − 𝑦(𝑡)
(31)
Dimana:
𝑒(𝑡) Adalah sinyal error.
𝑅𝑒𝑓(𝑡 ) adalah setpoint . 𝑦(𝑡) Adalah proses output.
𝑇 𝑖 = 𝐾 𝑃 /𝐾 𝐼 Adalah integral time.
𝑇 𝑑 = 𝐾 𝐷 /𝐾 𝑃 Adalah derivative time.
𝐾 𝑃 , 𝐾 𝐼 dan 𝐾 𝐷 Adalah  gain  proportinal,  integral  dan derivative.
Jika persamaan (30) diubah kedalam bentuk d iscrete , maka akan menjadi:
𝑢 𝑛 = 𝐾𝑝 (𝑒 𝑛 + 1 𝑇𝑖 ∑ 𝑒 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑇 𝑠 + 𝑇 𝑑 𝑒𝑛−𝑒𝑛−1 𝑇𝑠 )
(32)
Kontrol  proporsional  bertanggung  jawab  ketika output kontroler harus proporsional dengan perbedaan antara variabel setpoint dengan nilai variabel saat ini. Kontrol integral bertanggung jawab untuk mengurangi error  steady  state .  Sedangkan  kontrol derivative  memprediksi  tindakan  kontrol  dengan menggunakan  laju  perubahan  sinyal  kesalahan sebagai input [11].

## 2.3.2 Kontroler Logika Fuzzy
Kontrol  fuzzy  banyak  digunakan  dalam  kontrol industri, terutama dalam situasi di mana teknik desain kontrol  konvensional  sulit  diterapkan.  Dalam mendesain  FPID,  dimulai  dari  desi  FPD  dan  FPI. Selanjutnya  dari  kedua  desain  tersebut  akan digabungkan menjadi kontroler FPID.
2.3.2.1 Fuzzy proportional derivative

## gambar 3. kontroler Fuzzy PD (FPD)
Gambar 3 menunjukkan diagram blok kontroler FPD yang dapat ditulis ke dalam persamaan (33).
𝑢 𝐹𝑃𝐷 = 𝑓(𝐺𝐸 ∗ 𝑒 𝑛 , 𝐺𝐶𝐸 ∗ 𝑐𝑒 𝑛 ) ∗ 𝐺𝑈
(33)
Fungsi  f  mewakili  pemetaan  input  dan output fuzzy dari  kontroler  [12].  Jika  persamaan  non-linear menggunakan pendekatan linier, maka diperoleh:
𝑢 𝐹𝑃𝐷 = (𝐺𝐸 ∗ 𝑒 𝑛 +  𝐺𝐶𝐸 ∗ 𝑐𝑒 𝑛 ) ∗ 𝐺𝑈 = 𝐺𝐸 ∗ 𝐺𝑈 ∗ (𝑒 𝑛 + 𝐺𝐶𝐸 𝐺𝐸 ∗ 𝑐𝑒 𝑛 ) (34) 𝑐𝑒 𝑛 = 𝑒𝑛−𝑒𝑛−1 𝑇𝑠
(35)
Jika  variabel 𝑇 𝑖 = 0 pada  persamaan  (32),  maka diperoleh:
𝑢 𝑛 = 𝐾𝑝 (𝑒 𝑛 + 𝑇 𝑑 𝑒𝑛−𝑒𝑛−1
𝑇𝑠 )
(36)
Sebagai perbandingan persamaan (34) dan (36), rasio gain adalah:
𝐺𝐸 ∗ 𝐺𝑈 = 𝐾 𝑝 (37) 𝐺𝐶𝐸 𝐺𝐸 = 𝑇 𝑑
(38)
Dari  perbandingan  gain  pada  persamaan  (37)  dan (38),  perhatikan  bahwa  kerja  dari  kontroler  FPD seperti kontroler PD.

## 2.3.2.2 Fuzzy proportional integral

## Gambar 4.  Kontroler Fuzzy PI  (FPI)
Kontroler  FPI  pada  gambar  4  hampir  sama  dengan konfigurasi  kontroler  FPD  kecuali  integrator  pada output .  Aksi integral  akan  menaikkan sinyal  kontrol jika  terjadi  kesalahan  positi  kecil,  sedangkan  jika terjadi  kesalahan  negatif,  sinyal  kontrol  akan menurunkannya. Kontroler dengan aksi integral akan selalu kembali ke nol dalam steady state [12] .
Gambar  4  menunjukkan diagram blok  kontroler  FPI yang dapat ditulis dalam persamaan (39).
𝑢 𝐹𝑃𝐼 = 𝑓(𝐺𝐸 ∗ 𝑒 𝑛 , 𝐺𝐶𝐸 ∗ 𝑐𝑒 𝑛 ) ∗ 𝐺𝐶𝑈 ∗ ∫ ∗ 𝑇 𝑠 (39)
Jika  persamaan  nonlinear  menggunakan  pendekatan linear, pada persamaan (39) menjadi:
𝒖 𝑭𝑷𝑰 = ∑ (𝑬 𝒊 + 𝑪𝑬 𝒊 ) ∗ 𝑮𝑪𝑼 ∗ 𝑻 𝒔 𝒏 𝒊=𝟏 = 𝑮𝑪𝑬 ∗ 𝑮𝑪𝑼 ∗ [ 𝑮𝑬 𝑮𝑪𝑬 ∑ 𝒆 𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 ∗ 𝑻 𝒔 + 𝒆 𝒏 ] (40
)
Jika variabel 𝑇 𝑑 = 0 pada persamaan (32), maka:
𝑢 𝑛 = 𝐾𝑝 (𝑒 𝑛 + 1 𝑇𝑖 ∑ 𝑒 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑇 𝑠 )
(41)
Sebagai perbandingan persamaan (40) dan (41), maka gain rasionya adalah:
𝐺𝐶𝐸 ∗ 𝐺𝐶𝑈 = 𝐾 𝑝 (42) 𝐺𝐸
𝐺𝐶𝐸 = 1

## 𝑇𝑖
(43)
Dari  perbandingan  gain  pada  persamaan  (42)  dan (43),  perhatikan  bahwa  kerja  dari  kontroler  FPI seperti kontroler PI.

## 2.3.2.3 Fuzzy proportional derivative integral

## Gambar 5. Kontroler Fuzzy PID (FPID)
Desain  kontroler  FPID  merupakan  kombinasi  dari kontroler  FPI  dan  FPD  dapat  dinyatakan  dalam persamaan  (41)  [13][14].  Gambar  5  menunjukkan diagram blok kontroler FPID.
𝑢 𝐹𝑃𝐼𝐷 = 𝑢 𝐹𝑃𝐼 + 𝑢 𝐹𝑃𝐷
(44)
Tahap  selanjutnya,  mensubsitusikan  persamaan  (34) dan (40), hasil subsitusi ditunjukkan pada persamaan (45).
𝑢 𝐹𝑃𝐼𝐷 = 𝐺𝑈 ∗ 𝐺𝐸 ∗ 𝑅𝑒𝑓 − (𝐺𝐶𝑈 ∗ 𝐺𝐶𝐸 + 𝐺𝑈 ∗ 𝐺𝐸) ∗ 𝑦 +𝐺𝐶𝑈 ∗ 𝐺𝐸 ∗ ∑ 𝑒 𝑖 𝑘 𝑖=0 ∗ 𝑇 𝑠 + 𝐺𝑈 ∗ 𝐺𝐶𝐸 ∗ 𝑐𝑒 𝑇 𝑠
(45)
Jika  dibandingkan  Persamaan.  (30)  dan  (45)  bahwa FPID  bekerja  seperti  kontrol  PID  konvensional. Bobot  gain Setpoint ,  proporsional,  integral,  dan derivative persamaannya adalah
𝐾 𝑝 ∗= 𝐺𝑈 ∗ 𝐺𝐸
(46)
𝐾 𝑝 = 𝐺𝐶𝑈 ∗ 𝐺𝐶𝐸 + 𝐺𝑈 ∗ 𝐺𝐸
(47)
𝐾 𝐼 = 𝐾𝑝 𝑇𝑖 = 𝐺𝑈 ∗ 𝐺𝐸
(48) 𝐾 𝐷 = 𝐾 𝑝 ∗ 𝑇 𝑑 = 𝐺𝑈 ∗ 𝐺𝐶𝐸
(49)
Dengan  asumsi  bahwa  kontrol  FPID  memiliki referensi
Input  maksimum  adalah max.error ,  karena  rentang
input Error adalah  [-1  1],  sehingga  untuk menyelesaikan  GE,  GCU,  GU,  dan  GCE  sebagai berikut:
𝐺𝐸 = 1 𝑚𝑎𝑥.𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 (50) 𝐺𝐶𝑈 = 𝐾𝑖 𝐺𝐸 (51)
𝐺𝑈 = 𝐾𝑑 𝐺𝐶𝐸 (52)

## 𝐺𝐶𝐸 = 𝐺𝐸∗(𝐾𝑝−√𝐾𝑝2−4𝐾𝑖𝐾𝑑 )

## 2𝐾𝑖
(53)
Di  mana  GE  adalah  faktor  normalisasi,  GU  adalah respon  faktor  de-normalisasi,  GCU  adalah  respon perubahan  faktor  de-normalisasi,  GCE  adalah perubahan  faktor  normalisasi error .  Struktur  logika fuzzy  terdiri  dari  4  bagian  utama,  yaitu  fuzzifikasi, rule base , inference engine, dan defuzzifikasi [8].

## 2.3.2.4 Fuzzifikasi
Tahapan  fuzzifikasi  adalah  tahap  awal  dimana  ada proses  pemetaan  nilai  crisp  (tegas)  pada  himpunan. Input dari fungsi keanggotaan (MF) yang digunakann memiliki  dua  input,  yaitu error dan change  error sedangkan  untuk outputnya hanya  satu.  Untuk interval  ditentukan  [-1  1]  baik  untuk  input  maupun output .  Fungsi  kenggotaan  input error dan change error ditunjukkan  pada  gambar  6  dan  7.  Sedangkan untuk  fungsi  keanggotaan output ditunjukkan  pada gambar  8.  Semua  input  dan output fuzzy  dibagi menjadi  Lima  bagian.  Label  untuk  fungsi keanggotaan yaitu NB (Negative Big), NM (Negative Middle), NS (Negative Small), ZE (Zero), PS (Positive Small), PM (Positive Middle), dan PB (Positive Big).
2.3.2.5 Knowledge base and inference engine
Knowledge  base melibatkan  data  dari  lingustik  dan database  fuzzy.  Database  mendefinisikan  kumpulan informasi  input  dan output fuzzy  yang  digunakan untuk  mendefenisikan  aturan  kontrol  lingustik. Rule base menentukan  kontrol  yang  akan  diterapkan dengan  menyesuaikan  aturan  kontrol  linguistik. Inference  engine digunakan  untuk  menggambarkan proses  menghasilkan output fuzzy  dari  input  untuk mengevaluasi IF-THEN dan menjalankan aturan 5 x 5 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.

## 2.3.2.6 Defuzzifikasi
Pada  langkah  ini,  proses  memetakan  nilai  fuzzy menjadi  nilai crisp .  Nilai crisp ini  akan  digunakan dalam  penerapan  dan  analis  akhir,  metode defuzifikasi yang digunakan adalah method center of area (CoA).  Persamaan  (54)  [15]  digunakan  untuk menentukan pusat geometri area ini.
𝐶𝑜𝐴 = ∫ 𝑓(𝑥).𝑥 𝑑𝑥 𝑥𝑚𝑎𝑥 𝑥𝑚𝑖𝑛 ∫ 𝑓(𝑥)𝑑𝑥 𝑥𝑚𝑎𝑥 𝑥𝑚𝑖𝑛
(54)
Di  mana  CoA  adalah center  of  area , x adalah  nilai variabel  linguistik,  dan x_max dan x_min mewakili range variabel linguistik.
TABEL 1. RULE BASE FUZZY
CE/E NB NS ZE PS PB NB NB NB NS NS ZE NS NB NS NS ZE PS ZE NS NS ZE PS PS PS NS ZE PS PS PB PB ZE PS PS PB PB Gambar 6. Fungsi keanggotaan  input Error (E)
Gambar 7. Fungsi keanggotaan  input change  error (CE)
Gambar 8. Fungsi keanggotaan  output

## 3. Hasil dan pembahasan
Dalam  pengujian  yang  dilakukan  digunakan  motor induksi tiga  fasa dengan daya 7500 Watt. Parameter motor induksi yang digunakan terdapat pada Tabel 2.
TABEL 2 PARAMETER MOTOR INDUKSI Daya Nominal 7.5 kW Kecepatan Nominal 1440 RPM Tegangan 380 V Frekuensi 50 Hz Jumlah pasang kutub 2 Tahanan Stator (Rs) 0.7384 Ω Induktansi stator (Ls) 0.003045 H Tahanan Rotor (Rr) 0.003045 Ω Induktansi rotor (Lr) 0.7402 H Mutual Induktansi (Lm) 0.1241 H Inersia (J) 0.0343 𝑘𝑔. 𝑚 2 Faktor friksi 0.000503 N.m.s/rad
Gambar   9. Model kontroler kecepatan untuk MITF berdasarkan metode IFOC di LabVIEW
Pengujian  simulasi  yang  dilakukan  untuk  mengatur kecepatan  motor  induksi  tiga  fasa  dengan  kontroler FPID  berdasarkan  metode  IFOC.  Simulasi  telah dijalankan  di  bawah  platform  LabVIEW.  Model kontrol  kecepatan  untuk drive motor  induksi ditunjukkan pada gambar 9. Gambar 10 menunjukkan model  blok  FOC.  Di  sisi  lane,  diagram  blok  FPID ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar  10. Model blok FOC pada LabVIEW
Objek yang di lingkari garis merah pada model blok FOC pada gambar 10 adalah blok kontrol kecepatan. Untuk lebih jelasnya ditunjukkan pada gambar 11.

## Gambar  11. Blok Program LabVIEW Fuzzy PID
Sebelum  menjalankan  simulasi,  parameter  sistem kontrol  pada  motor  induksi  dan  kontroler  logika Fuzzy PID harus ditala ( tuning ) terlebih dahulu, agar diperoleh  respon  kinerja  motor  yang  baik.  Penalaan parameter  sistem  dilakukan  secara  coba-coba  atau perkiraan, hingga diperoleh hasil sesuai dengan yang diinginkan. Adapun hasil penalaan ditunjukkan pada Tabel 3.
TABEL 3 P ARAMETER T UNING Time Sampling (TS) 6E-5 s Gain Error (GE) 0.001 Gain Proportional (KP) 200 Gain Integrator (KI) 4 Gain  Derivative (KD) 0.2
Simulasi  dijalankan  dengan  dua  keadaan  yaitu keadaan  tanpa  beban  dan  keadaan  berbeban.  Untuk menguji  kemampuan  dan  keandalan  model  yang dikembangkan,  maka  respon  sistem  fuzzy  PID dibandingkan dengan kontroler konvensional (kontroler PID).

## 3.1 Pengujian tanpa beban
Pada  gambar  12  adalah  hasil  pengujian  kecepatan motor tanpa beban torsi disajikan. Dalam kondisi ini, model yang diuji diberi kecepatan setpoint 200 RPM. Respon  yang  diamati  adalah  perubahan  kecepatan yang  dimulai  dari  0  RPM  hingga  200  RPM. Berdasarkan  hasil  pengamatan, rise  time dan overshoot untuk  kontroler  FPID  dan  PID  memiliki respon yang sama, yaitu 25 m dan 0%. Settling time yang  dibutuhkan  oleh  kontroler  FPID  adalah  44  ms sedangkan  PID  adalah  43  ms.  Respon  steady  state error yang diamati adalah 0,301 RPM untuk kontroler FPID  sedangkan  untuk  kontroler  PID  adalah  0,117 RPM.
Selanjutnya pengujian dilakukan dengan setpoint 400 RPM yang disajikan pada gambar 13. Demikian pula, seperti dalam pengujian sebelumnya, telah dilakukan simulasi  tanpa  beban  dengan  respon  diamati  untuk perubahan  kecepatan dari 0 RPM  hingga  400 RPM. Dari  respon  kecepatan, overshoo t, rise  time ,  dan settling  time diperoleh  masing-masing  pada  0%,  39 ms, dan 64 ms sebagai hasil respon terhadap FPID dan Kontroler PID. Respon steady state error pada FPID adalah  0,421  RPM  sedangkan  kontroler  PID  adalah 0,333 RPM

## Gambar 13. Respon kecepatan pada 400 RPM
Pada gambar 14, model yang diuji adalah perubahan setpoint . Setpoint awal ditetapkan pada 400 RPM, dan setelah  simulasi  berjalan  0,15  detik  (dalam  kondisi steady ), setpoint dikurangi  menjadi  300  RPM. Simulasi dimulai dari kecepatan awal  motor 0 RPM untuk  mencapai  posisi setpoint ,  dengan  waktu pengambilan sampel dari 0 hingga 0,2 detik. Respon yang diamati dan dianalisis hanya pada 300 RPM dari kecepatan  awal  400  RPM.  Kontroler  PID  memiliki respon  dengan undershoot 0,44%,  sedangkan  untuk kontroler FPID memiliki respon undershoot 0%. Dari hasil pengujian yang dilakukan sesuai dengan gambar 11 dan 12 ditunjukkan pada Tabel 4.
TABEL 4. HASIL PENGUJIAN TANPA BEBAN Parameter PID Fuzzy PID 200 RPM 400 RPM 200 RPM 400 RPM Overshoot 0 % 0 % 0 % 0 % Rise time ( T r ) 25 ms 39 ms 25 ms 39 ms Settling time (T s ) 43 ms 64 ms 44 ms 64 ms Error steady state 0.117 RPM 0.333 RPM 0.301 RPM 0.421 RPM
Berdasarkan  hasil  uji  simulasi  kecepatan  motor induksi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  11 hingga  13,  dapat  dianalisis,  bahwa  kontroler  FPID dikembangkan memiliki kemampuan untuk mengendalikan  kecepatan  dengan  baik  bila dibandingkan dengan kontroler PID, dengan rise time dan  settling  time  yang  relatif  cepat, overshoot 0%, error steady  state kurang dari 0,5 RPM, dan  respon undershoot 0%.

## 3.2 Pengujian dengan beban
Pada kondisi berbeban yang ditunjukkan pada gambar 15  dan  16,  model  yang  diuji  dengan  memasukkan torsi  beban  konstan  yaitu  15  Nm  dan  30  Nm.  Pada pengujian  ini  dilakukan  dengan  mengubah  beban pada motor induksi sedangkan kecepatan diatur tetap yaitu  pada  400  RPM.  Hasil  uji  yang  diamati  adalah perubahan  kecepatan dari 0 RPM  hingga  400 RPM. Hasil  pengujian  ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Pada pengujian  dengan  beban  15  Nm,  didapat overshoot untuk  respon  kecepatan  dengan  kontroler  FPID adalah  0%  sedangkan  kontroler  PID  0.66%.  untuk pengujian  dengan  beban  30  Nm, overshoot untuk respon kecepatan kontroler FPID tetap 0% sedangkan kontroler PID adalah 0.23%.
TABEL 5 HASIL PENGUJIAN DENGAN BEBAN Parameter PID Fuzzy PID 15 Nm 30 Nm 15 Nm 30 Nm Overshoot 0.66 % 0.23 % 0 % 0 % Rise time ( 𝑇 𝑟 ) 46 ms 55 ms 46 ms 55 ms Settling time (T s ) 118 ms 154 ms 118 ms 153 ms Error steady state 0.323 RPM 0.694 RPM 0.579 RPM 0.891 RPM
Gambar 15. Respon kecepatan pada 15 Nm
Gambar 16. Respon kecepatan pada 30 Nm
Hasil grafik pada gambar 17, model yang diuji adalah perubahan setpoint dengan  beban  konstan  30  Nm. Setpoint awal  diatur 400 RPM, dan setelah  simulasi berjalan  0,23  detik  (dalam  kondisi steady ), setpoint dikurangi  menjadi  300  RPM.  Simulasi  dimulai  dari kecepatan awal motor 0 RPM untuk mencapai posisi setpoint, dengan  waktu  pengambilan  sampel  dari  0 hingga 0,3 detik. Respon yang diamati dan dianalisis hanya pada 300 RPM dari kecepatan awal 400 RPM. Kontroler  PID  memiliki  respon undershoot sebesar 6,78%,  sedangkan  untuk  kontroler  FPID  respon undershoot nya sebesar 2,88%.
Gambar  17. Respon kecepatan pada beban 30 Nm dengan setpoint yang berubah
Berdasarkan  hasil  pengujian  simulasi  kecepatan motor induksi seperti yang ditunjukkan pada gambar 15  hingga  gambar  17,  dapat  dianalisa,  bahwa kontroller  FPID  yang  dikembangkan  memiliki kemampuan untuk mengendalikan kecepatan dengan baik bila dibandingkan dengan kontroller PID, dengan rise time , settling time relatif cepat, dengan overshoot 0%, error steady state kurang dari 1 RPM, dan respon undershoot 2,88%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  pembahasan  dapat simpulkan  bahwa  desain  kontroler  FPID  untuk kontrol kecepatan motor induksi tiga fasa berdasarkan metode  IFOC  dapat  memberikan  hasil  yang  baik. Hasil uji simulasi dibandingkan antara kontroler FPID dan  PID  untuk  mengevaluasi  kinerjanya.  Untuk pengujian tanpa beban, hasilnya hampir sama antara kedua kontroler. Sedangkan dalam pengujian dengan beban  dinamis,  kontroler  FPID  lebih  baik  bila dibandingkan  dengan  kontroler  PID.  Dimana overshoot untuk kontroler FPID adalah 0% sedangkan kontroler  PID  adalah  0,23%  dengan    beban  15  Nm dan setpoint 400 RPM. Dengan kecepatan yang sama, respon undershoot dengan  beban  30  Nm  untuk kontroler  FPID  adalah  2,88%  sedangkan  kontroler PID adalah 6,78%. Untuk steady state error kontroller PID  lebih  unggul  dibandingakan  dengan  kontroller FPID.  Secara  umum  kontroller  FPID  menghasilkan respon error steady state masih dibawah 1 RPM dan settling  time didapat  hasil  yang  sama  dengan kontroller PID.

## Terima kasih
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Politeknik
Elektronika  Negeri  Surabaya  dan  group  riset laboratorium  mesin  listrik  dan  kontrol  yang  telah menyediakan  sarana  dan  prasana  selama  kegiatan pelaksanaan penelitian
Daftar pustaka
[1] B. Praharsena, E. Purwanto, A. Jaya, and M. R.
Rusli, “Stator Flux Estimator
Using
Feed-Forward  Neural  Network  for  Evaluating Hysteresis Loss Curve in Three Phase Induction Motor,” Emit. Int. J. Eng. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 168–184, 2018.
[2] M.  A.  Hannan et  al. ,  “Quantum-Behaved Lightning Search Algorithm to Improve Indirect Field-Oriented Fuzzy-PI Control for IM Drive,” IEEE Trans. Ind. Appl. , vol. 54, no. 4, pp. 3793– 3805, 2018.
[3] M. A. Hannan, J. A. Ali, A. Mohamed, and A. Hussain,  “Optimization  techniques  to  enhance the  performance  of  induction  motor  drives:  A review,” Renew.  Sustain.  Energy  Rev. ,  vol.  81, no. April, pp. 1611–1626, 2018.
[4] I.  Ferdiansyah,  M.  R.  Rusli,  B.  Praharsena,  H. Toar, and E. Purwanto, “Speed Control of Three Phase  Induction  Motor  Using  Indirect  Field Oriented  Control  Based  on  Real-Time  Control System,” 2018  10th  Int.  Conf.  Inf.  Technol. Electr. Eng. , pp. 438–442, 2018.
[5] H.  Aziri,  F.  A.  Patakor,  M.  Sulaiman,  and  Z. Salleh,  “Comparison  Performances  of  Indirect Field  Oriented  Control  for  Three-Phase Induction Motor Drives,” Int. J. Power Electron. Drive Syst. , vol. 8, no. 4, pp. 1682–1692, 2017.
[6] A.  Saghafinia,  H.  W.  Ping,  M.  N.  Uddin,  S. Member,  and  K.  S.  Gaied,  “Adaptive  Fuzzy Sliding-Mode  Control  into  Chattering-Free  IM Drive,” vol. 9994, no. c, 2014.
[7] I.  Ferdiansyah,  E.  Purwanto,  and  N.  A. Windarko,  “Fuzzy  Gain  Scheduling  of  PID (FGS-PID)  for  Speed  Control  Three  Phase Induction  Motor  Based  on  Indirect  Field Oriented  Control  (IFOC),” Emit.  Int.  J.  Eng. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 237--258, 2016.
[8] A. Bennassar, A. Abbou, M. Akherraz, and M. Barara,  “Fuzzy  Logic  Based  Adaptation Mechanism  for  Adaptive  Luenberger  Observer Sensorless  Direct  Torque  Control  of  Induction Motor,” J. Eng. Sci. Technol. , vol. 11, no. 1, pp.
46–59, 2016.
[9] M.  H.  Rashid, Power  Electronics Handbook. 2018.
[10] S.  P.  Paul  Krause,  Oleg  Wasynczuk,  Scott Sudhoff, Analysis  of Electric Machinery  and Drive Systems . 2013.
[11] Michael  A.  Johnson  Mohammad  H.  Moradi, PID Control New  Identification  and  Design Methods . London: Springer, 2005.
[12] J. Jantzen, “Tuning of Fuzzy PID Controllers,” Tech. Univ. Denmark , Dep. Autom. , vol. 871, no. 98-H, pp. 1–22, 1998.
[13] P. J. Escamilla-Ambrosio and N. Mort, “A novel design and tuning procedure for PID type fuzzy logic controllers,” 2002 1st Int. IEEE Symp. , vol. 1, no. September, pp. 36–41, 2002.
[14] N. M. P. J. Escamilla, Ambrosio, “Auto-Tuning of  Fuzzy  PID  Controllers,” Trienn.  World Congr. , vol. 1, no. 1, pp. 1294–1294, 2002.
[15] Labview,  “PID  and  Fuzzy  Logic  Toolkit  User Manual,” no. June, 2009.