ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 3 | Halaman 477 - 491
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.477

## Kendali Kecepatan Motor Induksi 3 Fase Berbasis
Particle Swarm Optimization (PSO)
HANIF HASYIER FAKHRUDDIN 1 , HANDRI TOAR 2 , ERA PURWANTO 3 , HARY OKTAVIANTO 4 , RADEN AKBAR NUR APRIYANTO 5 , ANGGA WAHYU ADITYA 6
1,3,4,5 Teknik Elektro Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia 2 Teknik Elektro Politeknik Negeri Batam, Indonesia
6 Teknik Elektro Politeknik Negeri Balikpapan, Indonesia Email: hanifhasyier@gmail.com
Received 3 Februari 2020 | Revised 23 Maret 2020 | Accepted 25 Mei 2020

## ABSTRAK
Motor  induksi  secara  struktur  dan  kendali  standarnya  dirancang  untuk  bekerja pada  kecepatan  nominal,  sehingga  sulit  mengendalikan  kecepatan  sesuai kebutuhan  karena  akan  mengubah  konstruksi  motor.  Penelitian  tentang pengendalian motor induksi agar semudah mengendalikan motor DC sudah banyak dilakukan oleh peneliti, salah satunya adalah dengan kendali skalar. Kendali skalar banyak digunakan karena memiliki keunggulan sederhana, biaya murah, mudah didesain  dan  diimplementasikan,  serta  yang  paling  penting  tidak  memerlukan parameter  dari  motor  induksi.  Penggunaan  kendali  skalar  yang  telah  dilengkapi pengendali  PID  penalaan  otomatis,  dengan  parameter  yang  telah  dioptimalkan algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO),  akan  memudahkan  pengendalian kecepatan  motor  induksi  tiga  fase  pada  kecepatan  beragam.  Simulasi  penalaan otomatis  PID  menggunakan  PSO  telah  dilakukan  dengan  LabView,  dengan karakteristik maksimal 10% overshoot, 1% error steady state dan rise time kurang dari  2  milidetik.  Sementara  dalam  pengujian  real  time  dengan  MyRIO  hasilnya tanpa overshoot, 5.5% error steady state maksimal dan rise time maksimal 5 detik.
Kata kunci : Kendali skalar, PID, Particle Swarm Optimization, LabView

## ABSTRACT
Induction motor is designed at nominal speed as default, we have to change its stucture  to  obtain  dessired  speed.  Many  researchers  developt  method  how  to control  induction  motor  as  simple  as  DC  motor,  one  of  the  methods  is  scalar control.  Scalar  control  has  several  benefits,  such  as  simply,  low  cost,  easily designed  and  implemented,  and  the  main  banefit  is  no  necessary  motor parameters. Using scalar control with PID controller that optimized Partical Swarm Optimization (PSO) algoritm, will ease to control 3 phase induction motor variant speed.  Simulation  auto  tunning  using  PSO  has  done  on  LabView,  it  has  some characteristic, they are 10% overshoot, 1% steady state error, and rise time within 2ms. In other hand, real time test using MyRIO got no overshoot, 5.5% steady state error maximal, and rise time maximal 5 s characteristic.
Keywords : Scalar control, PID, Particle Swarm Optimization, LabView

## 1. PENDAHULUAN
Isu  kebutuhan  energi  global  menjadi  faktor  utama  penggunaan  motor  listrik  untuk menggantikan motor berbahan bakar minyak. Menurut BP Energy Outlook saat ini, konsumsi energi  akhir  pada  bidang  transportasi  masih  didominasi  oleh  bahan  bakar  minyak . Sejak berlakunya protokol Kyoto pada tahun 2004 dan Persetujuan Paris pada tahun 2016 dengan berkomitmen mengurangi emisi gas karbon dan mengurangi ancaman perubahan iklim dengan menjaga  kenaikan  suhu  global  agar  tidak  melebihi  2  derajat  celcius  serta  berusaha  untuk meningkatkan  penggunaan  energi  yang  ramah  lingkungan.  Hal  ini  berhasil  meningkatkan pemasaran mobil listrik hingga 45% di beberapa negara. Dalam hal ini, motor induksi berhasil menggeser  pemasaran  motor  berbahan  bakar  minyak (International  Energy  Agency, 2017) .
Di  lain  topik,  menurut International  Energy  Agency,  sektor  industri  merupakan  konsumen terbesar  dari  total  energi  listrik  dengan persentase  42%  dan  akan terus  meningkat  seiring berkembangnya dunia  industri.  Di tahun  yang  berbeda,  2011, International  Energy Agency menyatakan  bahwa  64%  persen  energi  listrik  yang  diserap  industri  digunakan  untuk menggerakkan motor listrik atau disebut dengan istilah EMDS (Electric Motor Driven System). Kemudian  pada  sektor  komersial  sebesar  20%  merupakan  motor  listrik,  untuk  sektor residensial sebesar 13%, dan sektor transportasi dan pertanian sebesar 3% (International Energy Agency, 2017) .
Menurut  Saqib  Jamshed  Rind  yang  dipublikasikan  dalam Chinese  Journal  of  Electrical Engineering 2017 membahas tentang evaluasi perbandingan performa beberapa jenis motor penggerak kendaraan listrik dapat diketahui bahwa motor induksi merupakan pilihan dengan penilaian yang paling tinggi untuk digunakan sebagai penggerak (Rind, Ren, Hu, Wang, & Jiang, 2017) . Dibandingkan dengan motor jenis lain dengan ukuran dan daya yang sama, motor  induksi lebih  unggul  dalam  hal  bertenaga besar,  lebih  murah, tidak ada  emisi, tidak menggunakan magnet atau logam langka lainnya, tidak memercikkan bunga api, dan bebas perawatan menjadi faktor pilihan utama para pengguna motor tersebut.
Motor induksi secara struktur dan kendali standarnya memang dirancang untuk bekerja pada kecepatan  nominal  sehingga  sulit  untuk  mengendalikan  kecepatan  sesuai  yang  dibutuhkan karena akan mengubah  konstruksi motor. Pengendalian motor induksi terbagi menjadi dua metode,  yaitu  kendali  skalar  dan  kendali  vektor.  Kendali  skalar  banyak  digunakan  dalam beberapa  literatur  karena  memiliki  keunggulan  yang  sederhana,  biaya  yang  murah,  lebih mudah didesain dan diimplementasikan, membutuhkan arus transien yang rendah, dan error steady  state  yang  rendah.  Keuntungan  terbesar  metode  ini  adalah  tidak  memerlukan parameter dari motor induksi (Reza, Islam, & Mekhilef, 2014) (Suetake, Da Silva, & Goedtel, 2011) .
Kendali skalar ditemukan oleh Bimal K. Bose pada tahun 1960. Kendali skalar (V/f) sangat baik diterapkan  dalam pengendalian  kecepatan yang beragam  atau  torsi  yang  beragam.  Prinsip dasar  kendali  ini  adalah  menjaga  perbandingan  tegangan  dengan  frekuensi  (V/f)  selalu konstan, sehingga mempertahankan medan magnet di celah udara (air gap) motor induksi (Hannan, Ali, Mohamed, & Hussain, 2018) .
Beberapa penelitian tentang metode untuk meningkatkan kendali V/f dilakukan seperti pada rujukan (Hannan, Ali, Mohamed, & Hussain, 2018) (Suetake, Da Silva, & Goedtel, 2011) . Metode paling mendasar adalah kendali PID, penentuan parameter PID yang paling diminati  adalah  metode  Ziegler  Nichols  karena  lebih  mudah  dalam  mencari  parameternya.
Beberapa metode juga ditambahkan untuk penala otomatis parameter PID, contohnya Fuzzy- PID, GA-PID, NN-PID, dan lain-lain (Hannan, Ali, Mohamed, & Hussain, 2018) .
Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan metode terbaru yang ditemukan pada tahun 1995 oleh Eberhart dan Kennedy. PSO terinspirasi dari cara burung berkelompok. Metode ini menjanjikan  implementasi  yang  tidak  rumit  tetapi  memiliki  keandalan  yang  sangat  baik (Ramli, dkk, 2015) . Prinsip kerja dari algoritma ini adalah mencari parameter PID yang lolos dari  kelompok  lokal.  Selanjutnya  dari  yang  lolos  di  kelompok  tersebut  dicari  yang  paling optimal  untuk  menjadi  lokal  optimal.  Kemudian  lokal  optimal  dari  banyak  kelompok  akan disaring menjadi global optimal (Salem, Awadallah, & Bayoumi, 2015) .
LabView  merupakan instrumen  virtual yang mendukung monitoring secara  real time dalam akusisi data. LabView unggul dalam membangun antar muka pengguna dengan pemrograman grafik yang mudah (Bhavin, dkk, 2016) (Nhizanth & Gopalakrishnan, 2015) . Dalam implementasinya, LabView mendukung perangkat keras seperti produk National Instrument bernama  MyRIO.  Dengan  menggunakan  MyRIO,  akan  mudah  menerapkan  akusisi  data kecepatan  motor  secara real  time  karena  keandalan  dan  kemampuan  pemrosesan  sinyal berbasis FPGA yang dimiliki MyRIO.
Secara  umum,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperkaya  penelitian  LabView  dan implementasinya di Indonesia. Secara khusus, penelitian ini melakukan pengamatan terhadap respon kecepatan motor induksi 3 fase dengan optimasi parameter PID yang diperoleh dari metode Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  Kendali  motor  induksi  yang  digunakan  adalah kendali skalar. Sedangkan untuk kendali inverter menggunakan metode SPWM yang tertanam pada MyRIO. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan kendali cerdas PSO pada pengendalian motor induksi 3 fase secara real time dan menganalisis performa dinamiknya menggunakan LabView.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kendali Skalar
Kendali  skalar  pada  motor  induksi  pertama  kali dikenalkan  pada  tahun 1960  oleh  Bimal  K. Bose. Kendali skalar dibagi menjadi sistem kendali open loop dan closed loop. Pada open loop tidak dibutuhkan respon kecepatan yang akurat karena sistem ini tanpa sensor umpan balik. Contoh penerapan open loop seperti pada ventilasi, AC, kipas, dan blower (Saidur, Mekhilef, Ali,  Safari,  &  Mohammed,  2012) .  Sedangkan  untuk closed  loop,  dibutuhkan  sensor kecepatan untuk mengubah tegangan dan frekuensi. Prinsip dasar kendali ini adalah menjaga perbandingan  tegangan  dengan  frekuensi  (V/f)  selalu  konstan,  sehingga  mempertahankan medan magnet di celah udara (air gap) motor induksi (Reza, Islam, & Mekhilef, 2014) . Perbandingan ini bisa dituliskan menjadi Persamaan (1) berikut:
Ψ ≅ 𝑉 𝑓 ≅ 𝐾 (1)
Dimana Ψ adalah medan magnet maksimal di celah udara, 𝑉 adalah tegangan maksimal, dan 𝐾 adalah rasio dari 𝑉 dengan 𝑓 . Diagram blok dari metode kendali V/f dan slip kecepatan ( 𝜔 ) ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Blok Kendali Skalar
Slip kecepatan ( 𝜔 ) adalah variabel dari kecepatan yang terhitung pada karakteristik dasar dari  motor  induksi.  Kecepatan  slip  motor  ditambah  dengan  kecepatan  rotor  ( 𝜔 )  untuk mendapat ( 𝜔 ). Kecepatan sinkron tersebut kemudian dikonversi menjadi frekuensi sinkron untuk  mendapat  tegangan  maksimal  pada  pengendali  V/f.  Batasan  utama  dari  kendali  ini adalah performa yang kurang baik pada kecepatan rendah (Alsofyani & Idris, 2013) (Reza, Islam, & Mekhilef, 2014) (Suetake, dkk, 2011) .
Pada penelitian ini, kendali kecepatan merupakan PID hasil penalaan otomatis menggunakan PSO. Semua blok pada Gambar 1 terletak pada hardware MyRIO seperti pada Gambar 12. Adapun isi dari blok kendali skalar (V/f) pada LabView seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Kendali Skalar (V/f) pada LabView

## 2.2 Particle Swarm Optimization (PSO) - PID
PSO merupakan teknik komputasi yang terbaru, ditemukan oleh Ebehart dan Kennedy pada tahun 1995. PSO terinspirasi dari cara burung berkelompok (Ramli, dkk, 2015) . Posisi dari tiap  partikel  dapat  dianggap  sebagai  calon  solusi  ( candidate  solution)  bagi  suatu  masalah optimisasi. Setiap partikel diberi suatu fungsi fitness yang dirancang sesuai dengan menunjuk masalah yang bersesuaian.
Partikel  dari  PSO  menempati  2  tempat,  tempat  pertama  adalah  titik  terbaik  dalam  suatu kelompok atau iterasi (local best), sedangkan tempat kedua adalah titik terbaik dari semua iterasi (global best). Algoritma PSO bergantung pada 2 faktor, kecepatan (velocity) dan posisi dari  partikel-partikel.  Faktor-faktor  tersebut  dapat  diperbarui  menggunakan  Persamaan  (2) dan Persamaan (3) (Salem, dkk, 2015) .
𝑉 (𝑡 + 1) =  𝑤𝑉 (𝑡) + 𝑐 𝑟 𝑃 (𝑡) − 𝑋 (𝑡) +   𝑐 𝑟 𝑃 (𝑡) − 𝑋 (𝑡) (2) 𝑋 (𝑡 + 1) =   𝑋 (𝑡) + 𝑉 (𝑡 + 1) (3)
Kendali Kecepatan Kendali Konstan V/f
Dimana 𝑐 dan 𝑐 masing-masing  adalah  laju  perubahan  sosial; 𝑟 dan 𝑟 masing-masing adalah random antara 0-1; 𝑉 adalah faktor kecepatan dari individu 𝑖 pada iterasi 𝑑 ; 𝑡 adalah iterasi saat ini; 𝑤 adalah bobot inersia; dan 𝑋 adalah faktor posisi.
PSO memiliki keunggulan dalam mencapai pola memusat dan kemampuan untuk memecahkan masalah optimasi yang kompleks dalam berbagai macam domain. Batasan dari PSO adalah mudah terjebak pada lokal optimal, dan jika ada kesalahan dalam memilih parameter maka hasilnya akan tidak baik (Chao, Lin, & Lai, 2015) .
Metode  PID  merupakan  metode  konvensional  yang  hasilnya  sangat  baik.  PID  merupakan gabungan  dari  penguatan Proportional  (P),  Integral  (I),  dan  Derivative  (D).  Perpaduan  ini berfungsi  untuk  menutupi  kekurangan  dan  mempertahankan  keunggulan  karakter  dari masing-masing. Metode PID merupakan persamaan yang sensitif terhadap perubahan fungsi alih dari sistem, oleh sebab itu metode PID sering digabung dengan metode lain agar bisa menala secara otomatis (Ali, Hannan, & Mohamed, 2014) . Pada penelitian ini parameter PID akan ditala secara offline menggunakan PSO. Sehingga Persamaan (2) dan Persamaan (3) berlaku untuk tiap nilai Kp, Ki, dan Kd seperti pada Gambar 3 pada LabView. Setelah itu dilanjutkan proses optimasi parameter Kp, Ki, dan Kd seperti pada Gambar 10 untuk mencari Global Best.
Gambar 3. Penalaan Parameter PID dengan PSO pada LabView

## 2.3 SPWM Inverter
Inverter  merupakan  rangkaian  yang  dapat  merubah  tegangan  DC  menjadi  tegangan  AC dengan frekuensi sesuai kebutuhan. Apabila tegangan masukan konstan, tegangan keluaran dapat diatur melalui pengaturan gain PWM. Gain inverter merupakan rasio tegangan keluaran AC terhadap tegangan masukan DC. Inverter pada kendali motor 3 fase merupakan jenis VSI ( Voltage Source Inverter). Sedangkan untuk kendali inverter 3 fase umumnya menggunakan SPWM  (Sinusoidal  PWM),  yaitu  teknik  memodulasi  sinyal  sinus  50Hz  dengan  sinyal  gergaji berfrekuensi 2kHz-15kHz. Proses modulasi sinyal pada MyRIO dilakukan pada chip FPGA agar frekuensi sinyal yang dihasilkan akurat. Gambar 4 merupakan contoh modulasi yang digunakan pada penelitian dengan frekuensi sinyal pembawa sebesar 2kHz. Jika dilakukan filter 500Hz
pada sinyal modulasi maka akan menghasilkan sinyal sinus 50Hz (Ferdiansyah, Sutedjo, Yanaratri, & Raharja, 2019) .

## Gambar 4. Sinyal Modulasi SPWM MyRIO
Pada  desain  perangkat  keras,  MyRIO  menghasilkan  3  sinyal  modulasi  pada  pin  digitalnya dengan tegangan 0 Volt dan 3.3 Volt. Kemudian 3 sinyal tersebut dikuatkan oleh FOD8412 dan dijadikan menjadi 6 sinyal oleh rangkaian gate driver menggunakan IC IR2111. Keluaran IR2111  yang  berupa  6  sinyal  selanjutnya  dimasukkan  pada  kaki  gate  MOSFET  (S1-S6) rangkaian inverter 3 fase untuk menggerakkan motor induksi 3 fase seperti Gambar 5.
Gambar 5. Rangkaian Inverter 3 Fase
Rangkaian Pengujian Secara lengkap digambarkan dalam diagram blok Gambar 6.
Gambar 6. Digram Blok Pengujian dan Implementasi
Konfigurasi pin pada MyRIO yang digunakan pada penelitian ini dijelaskan pada Gambar 7.
Modulasi SPWM Pin Digital MyRIO

## Gambar 7. Konfigurasi Pin MyRIO yang Digunakan & Rangkain Pengujian
Port  yang digunakan  adalah  port  B  dari  MyRIO.  EncZ,  EncB,  dan  EncA merupakan  pin-pin digital yang dipakai untuk membaca sensor kecepatan. wTop, vTop, dan uTop merupakan pin- pin digital yang menghasilkan sinyal modulasi SPWM untuk dikirimkan menuju gate griver. Ia dan Ib masing-masing merupakan pin ADC yang dipakai untuk membaca sensor arus pada fase A dan fase B.

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## 3.1 Desain Simulasi pada LabView
Penggunaan LabView pada makalah ini terbagi menjadi 2 proyek, yaitu proyek simulasi untuk melakukan penalaan otomatis PID menggunakan PSO dan proyek real time antar muka kendali motor menggunakan metode V/f closed loop. Pada proyek simulasi memiliki tampilan antar muka seperti pada Gambar 8 dengan tiap panel memiliki fungsi beragam.
Gambar 8. Tampilan Panel Depan LabView untuk Simulasi
7 6 5 4 3 2 1 LabView Monitoring MyRIO  Inverter Motor Sensor Arus
Sensor Kecepatan
Panel bewarna hijau, ditunjukkan lingkaran 1, merupakan pengaturan awal dari PSO. Meliputi rentang nilai Kp, Ki, dan Kd (dinamakan swarm position), rentang perubahan nilai Kp, Ki, dan Kd (dinamakan swarm velocity), jumlah burung dalam 1 kelompok (dinamakan number birds), jumlah  kelompok  dalam  1  populasi  (dinamakan Bird  Step),  C1  dan  C2  merupakan  laju perubahan sosial, nilai bobot inersia atau w, nilai dimensi atau dim. Metode penalaan otomatis dengan PSO bisa digunakan dengan cara mengaktifkan saklar PSO menjadi ON.
Lingkaran 2 berisi aturan performa dari sistem yang diingikan. Dikatakan lolos jika parameter PID menghasilkan performa sistem (garis merah) sepenuhnya berjalan di jalur putih. Aturan performa meliputi error steady maksimal saat kecepatan acuan (dituliskan  UpSteady dalam persen), overshoot maksimal (dituliskan Overshoot dalam persen), error steady maksimal saat kecepatan  diturunan  menjadi  20%  acuan  (dituliskan  Tengah  dalam  persen), error  steady maksimal saat kecepatan diturunan menjadi 0 Rpm (dituliskan DownSteady dalam persen), undershoot  maksimal  ketika  kecepatan  acuan  diturunkan  20%  dari  nilai  semula  (dituliskan Undershoot dalam persen), dan penurunan berapa persen kecepatan acuan (dituliskan Falling dalam persen).
Adapun untuk huruf A-K pada lingkaran 3 merupakan aturan performa dalam waktu (dalam satuan  milidetik).  Pewaktuan  ini  berkaitan  dalam  menentukan  beberapa  aturan  seperti: menentukan maksimal deadtime, rise time, steady time dan falling time. Lebih jelasnya, detail skema pewaktuan terdapat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Posisi Pewaktuan Variabel A-K pada Simulasi
Panel bewarna biru pada lingkaran 4 merupakan tabel dari nilai-nilai partikel hasil penalaan otomatis PSO-PID yang lolos dalam pembelajaran. Partikel yang lolos dalam sebuah kelompok parameternya  dicatat  dalam  tabel best  swarm,  parameter  yang  dicatat  yaitu:  nomor  urut, iterasi, dead  time,  Kp,  Ki,  dan  Kd.  Tabel  local  best  fitness  berisi  individu  terbaik  dari kelompoknya masing-masing. Tabel global best fitness merupakan individu yang terbaik dari seluruh kelompok dalam populasi. Parameter-parameter global best fitness adalah parameter PID  yang  sudah  dioptimasi  dengan  algoritma  PSO.  Penentuan  individu  yang  terbaik bedasarkan  dari  parameter dead  time  yang  terbesar,  hal  ini  bedasarkan  respon  ketika pembebanan.  Ketika dead  time  diambil  yang  terkecil,  maka  ketika  ada beban  pada  motor, waktu start motor berputar akan mengalami delay. Delay tidak konsisten ini harus dihindari ketika mendesain kendali motor yang mengutamakan kenyamanan seperti pada kendaraan listrik.
Pada lingkaran 5, SetRPM merupakan masukan kecepatan acuan (dalam satuan Rpm) yang diingingkan untuk dinala parameter PID-nya. Pada pengujian ini beban diatur konstan 0 Nm (tanpa beban) dan panjang simulasi yang dianalisis penalaannya selama 95 milidetik ( Finish Time).
Beberapa hal yang tidak dipakai pada panel depan ini, ditunjukkan pada lingkaran 6 dan 7, adalah nilai parameter PID pada Id Gain dan Iq Gain. Hal tersebut dikarenakan pada kendali skalar tidak bisa melakukan kendali terhadap Id dan Iq. Id dan Iq merupakan parameter dalam kendali vektor, sehingga pada makalah ini tidak akan dibahas.
Panel depan program simulasi memiliki diagram blok seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Diagram Blok LabView untuk Simulasi
Gambar 9 merupakan diagram blok dari simulasi pada LabView. Pada digram di atas terdapat beberapa bagian, yaitu: 1. Blok pengaturan kecepatan acuan, 2. Blok kendali V/f, 3. Inverter 3 fase, 4. Permodelan motor, 5. Tampilan menuju panel depan.
LabView mode simulasi memungkinkan penggunanya untuk memodelkan motor AC sebagai sebuah diagram blok. Parameter-parameter yang dimasukkan pada permodelan motor induksi (IM  Model)  adalah  parameter  asli  motor  3  fase  yang  akan  digunakan.  Pada  penelitian  ini digunakan motor induksi 3 fasa dengan kapasitas daya 1.5 KW, dengan kecepatan sinkron 1435  Rpm,  tegangan  220  V  dan  arus  4.3  A.  Motor  tersebut  diuji  dengan  menggunakan beberapa standart test, diantaranya DC test, AC test, no load test, dan full load test. Tabel 1 menunjukkan hasil parameter motor induksi 3 fase yang didapat.

## Tabel 1. Data Parameter Motor Induksi 3 Fase
No  Parameter  Nilai  Satuan 1 𝑅 5.27 Ω 2 𝑅 3.40 Ω 3 𝐿 4.33 𝑚𝐻 4 𝐿 4.46 𝑚𝐻 5 𝐿 270 𝑚𝐻 6 𝑃 1,5 𝐻𝑃 7 𝑉 220 𝑉𝑜𝑙𝑡 8 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 50 𝐻𝑧 9 𝑝𝑜𝑙𝑒 4 𝑢𝑛𝑖𝑡 10 𝑅𝑝𝑚
1435 𝑅𝑝𝑚
4 5 3 2 1
Diagram blok dari penala otomatis menggunakan PSO pada LabView ditunjukkan pada Gambar 11. Pada bagian ini dilakukan optimasi untuk mendapatkan Global Best dari populasi.

## Gambar 11. Optimasi Parameter PID Metode PSO pada LabView
Diagram pada Gambar 10 didapatkan dari persamaan PSO yaitu posisi dan kecepatan partikel, yang terdapat pada sub bab 2.3, yang dituangkan dalam pemrograman grafis Labview. Hasil penalaan  PID  dengan  PSO  pada  kendali  kecepatan  akan  dibahas  pada  poin  3.3  dan  3.4 selanjutnya.

## 3.2 Desain Real Time Antar Muka pada LabView
Penilitian ini menggunakan LabView sebagai antar muka untuk mengetahui dan mengamati respon  motor  induksi  3  fase.  Pada  panel  depan real  time  LabView,  terdapat  panel  untuk menampilkan arus tiap fase, tegangan tiap fase, nilai arus dalam RMS, respon kecepatan aktual motor, nilai perbandingan tegangan dibanding frekuensi, text box parameter PID untuk kendali skalar (VVVF PID Parameter), kecepatan acuan, dan beberapa tombol kendali. Interval time merupakan monitoring batas waktu yang dibutuhkan program real time untuk berjalan satu kali iterasi. Gambar 12 merupakan tampilan panel depan program real time LabView.
Nilai Id dan Iq pada panel ini tidak digunakan dalam penelitian kendali skalar. Panel FOC PID Parameter,  parameter  dari  kendali  vektor,  juga  tidak  digunakan  pada  penelitian  ini  karena penelitian ini berfokus pada kendali skalar.
Pada panel program real time LabView, nilai tegangan antar fase bernilai 0 Volt karena MyRio tidak terpasang sensor tegangan. Adapun tegangan pada grafik Voltage Control merupakan tegangan  kendali  keluaran  dari  diagram  blok  penghasil  tegangan  3  fase,  sehingga  nilai tegangan disini merupakan nilai hasil perhitungan dalam program. Nilai arus pada fase A dan B  merupakan  hasil  pembacaan  sensor  arus  yang  sudah  dikalibrasi  dengan  alat  ukur amperemeter  digital.  Nilai  arus  pada  fase  C  merupakan  perhitungan  menggunakan  hukum kirchoff dimana Ic = 0 – Ia- Ib.
Seperti yang dilihat bahwa 1 iterasi program ini berjalan kurang dari 800 mikrodetik. Batasan program yang real time adalah kurang dari 2 milidetik. Selain itu nilai pembacaan sensor arus dan sensor kecepatan sudah dikalibrasi dengan alat ukur sehingga data yang ditampilkan pada real time LabView merupakan data aktual dalam uji coba penelitian.
Gambar 12. Tampilan Panel Depan Program Real Time Labview
Gambar 13. Diagram Blok Program Real Time LabView
Gambar  13  merupakan  diagram  blok  dari  antar muka  real  time  LabView.  Lingkaran  1 merupakan cara membaca nilai sensor arus dan sensor kecepatan pada pin ADC dan digital MyRIO. Diagram blok flux observer tidak digunakan pada penelitian ini karena blok ini hanya digunakan pada kendali vektor. Sedangkan kendali skalar yang terpenting adalah blok VVVF dan blok pembangkit sinyal sinus 3 fase pada lingkaran 2. Pada blok VVVF inilah nilai tegangan dan frekuensi dijaga agar perbandingannya konstan. Hasil perbandingan tersebut kemudian dimasukkan dalam pembangkit sinyal agar diubah menjadi 3 sinyal sinus untuk menggerakkan motor induksi 3 fase. Lingkaran 3 merupakan bagian mengeluarkan sinyal sinus 3 fase melalui pin-pin dari MyRIO. Lingkaran 4 merupakan bagian menampilkan hasil pembacaan sensor dan hasil kendali  V/f pada  antar  muka dari program real  time  LabView. Sedangkan lingkaran  5
1 2 3 4 5
merupakan blok untuk mengeluarkan sinyal-sinyal SPWM dari program menuju pin-pin MyRIO, atau disebut dari perangkat lunak menuju perangkat keras. Blok low pass filter berisi filter digital  agar  pembacaan  dari  sensor  dan  keluaran  dari  program  nilainya  lebih  halus, penggunaan filter dapat memperlambat waktu iterasi hingga 900 milidetik.
Diagram blok dari program real time LabView tampak seperti gambar 13. Gambar ini sama seperti diagram blok dari program simulasi (Gambar 10). Letak perbedaannya adalah disini tidak digunakan blok motor induksi karena program ini langsung menggerakkan motor induksi sebenarnya. Masukan dan keluaran dari program adalah pada pin-pin MyRIO, pin-pin masukan berupa ADC dari sensor arus, digital dari sensor kecepatan. Sedangkan pin keluaran adalah sinyal  SPWM  pada  pin  digital  sebagai  kendali  tegangan.  Pin-pin  yang  digunakan  pada penelitian ini bisa dilihat pada Gambar 7.

## 3.3 Penentuan Parameter PSO
PSO merupakan algoritma pencarian yang cepat dalam konvergen tetapi rawan terjebak pada lokal optimal. Sehingga diperlukan penentuan rentang nilai Kp, Ki, dan Kd yang sesuai sebelum mulai  penalaan  secara  otomatis.  Hal  yang  dilakukan  adalah  menentukan  rentang  nilai parameter secara bebas, kemudian dilakukan penalaan otomatis dengan PSO pada program simulasi. Lakukan dengan nilai kecepatan acuan yang berubah-ubah, sehingga dapat dilihat pola memusatnya dari nilai-nilai parameter. Pada penelitian ini dilakukan pengujian penalaan PID dengan rentang Kp 0-150, Ki 0-50, Kd 0-0.02. Sehingga didapatkan hasil pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Uji Parameter Bebas PSO RPM Kp Ki Kd RPM Kp Ki Kd RPM Kp Ki Kd 100 57.39  17.23  17.84m 700 74.96  30.08  18.72m 900 64.34  12.75  18.76m 300 52.16  27.39  17.03m 68.92  21.94  17.71m 77.87  19.36  19.10m 53.79  26.55  18.09m 49.29  10.28  17.52m 66.00  16.99  13.82m 500 56.62  14.27  19.71m 65.73  26.89  14.62m 53.75  11.64  17.39m 49.01  28.03  16.47m 78.60  24.57  19.30m 62.91  19.85  12.20m 60.84  22.25  18.01m 73.93  29.69  16.73m 58.41  23.75  12.61m 56.49  28.13  18.65m 58.51  22.64  18.73m 53.80  23.26  19.13m 59.86  16.76  19.02m 68.21  11.90  18.57m 68.14  26.74  14.44m 700 77.95  22.95  19.77m 900 104.45  19.67  19.41m 60.07  10.56  17.38m 87.12  23.70  18.93m 59.03  29.38  18.11m 68.69  21.54  19.88m 64.09  14.48  15.72m 82.64  15.52  19.32m 54.96  17.86  16.03m 64.81  19.12  19.74m 86.86  14.34  16.71m 61.53  30.39  19.83m 70.84  23.69  16.58m 73.44  30.08  17.03m 71.21  19.72  15.68m
Data  di  atas  merupakan  semua  individu  yang  lolos  dari  pengujian  karakter  kecepatan menggunakan PSO. Dari data Tabel 2 dapat diketahui konvergen rentang PID adalah Kp = 50- 65, Ki = 15-25, dan Kd = 1.2-19m dengan tiap kecepatan acuan memiliki 50% lebih data lolos (warna hijau) pada rentang tersebut. Rentang ini kemudian akan dijadikan rentang penalaan PID agar terhindar dari lokal optimal metode PSO.

## 3.4 Implementasi PSO pada Real Time LabView
Uji ini mengamati karakteristik dinamis motor menggunakan kendali PID yang sudah ditala secara otomatis menggunakan PID. Pengujian ini memiliki spesifikasi motor seperti pada Tabel 1 dan spesifikasi listrik pada Tabel 3, menggunakan sumber tegangan dari variable transformer yang terhubung pada jala-jala.
Tabel 3. Data Parameter Listrik pada Pengujian
No  Parameter  Nilai  Satuan  No  Parameter Nilai  Satuan 1 𝑉 50.1 𝑉 4 𝑓 50 𝐻𝑧 2 𝐶 3760 𝐹 5 𝑓 15 𝑘𝐻𝑧 3 𝑉 12 𝑉
Pada program simulasi, hasil penalaan nilai PID terdapat pada panel biru Global Best yang kemudian digunakan pada pengujian real time. Nilai parameter pada kecepatan acuan 100 Rpm  yaitu  Kp  =  55.18,  Ki  =  20.02,  dan  Kd  =  18.28m  seperti  pada  Gambar  14.  Respon kecepatan dari hasil simulasi tercatat nilai kecepatan acuan 100 Rpm, kecepatan maksimal 107 Rpm, pengujian tanpa beban, dead time 556 µs, dan error steady 1%.

## Gambar 14. Hasil Penalaan PSO-PID Kecepatan Acuan 100 Rpm
Pengujian dilakukan untuk membandingkan karakter PID menggunakan PSO secara simulasi dan implementasi. Pengujian dilakukan dengan variasi kecepatan seperti pada Tabel 4. Karena yang diamati adalah karakter dinamis, maka data yang diambil adalah dead time, rise time, overshoot, error steady dan konstan V/f. Data karakter dinamis saat simulasi ditulis pada baris Sim, sedangkan untuk implementasi ditulis pada baris RT ( Real Time). Gambar pengujian real time dengan monitoring LabView pada kecepatan 100 Rpm disajikan di Gambar 15, sedangkan gambar simulasinya adalah Gambar 14.
Tabel 4. Perbandingan Karakteristik Kecepatan Motor Hasil Simulasi dan Implementasi
Real Time Kecepatan Acuan (Rpm) Kp Ki Kd Dead Time (ms) Rise Time (ms) Overshoot (%) Error Steady (%) Konstan V/f Sim  RT  Sim RT Sim RT  Sim  RT 100 55.19  20.01  18.28m  0.50  50  0.55  750 7.0 - 1 2.0 9/9 300 54.36  24.44  15.83m  0.63  80  0.73  1820 1.6 - 1 3.1 14/14 500 60.32  21.77  18.73m  0.98  80  1.15  2920 1.2 - 1 4.0 24/24 700 60.84  20.11  15.34m  2.35  80  4.57  4120 2.5 - 1 4.5 32/32 900 61.17  19.74  17.44m  3.81  80  3.74  5000 1.8 - 1 5.5 42/42

## Gambar 15. Hasil Pengujian PSO-PID pada Real Time Labview
Pada Gambar 15, grafik pada kotak Speed Measurement merupakan respon kecepatan aktual motor.  Pada  pengujian  implemestasi  secara real  time  menggunakan  LabView,  hasil  respon kecepatan memiliki error steady sebesar 2%, rise time 750 mili detik, dan tanpa overshoot. Sedangkan untuk kendali V/f memiliki nilai tegangan 9V dan frekuensi 9Hz.

## 4. KESIMPULAN
Implementasi penalaan PID menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada LabView dengan perangkat keras MyRIO bisa dilakukan dan dimonitor secara real time dengan waktu iterasi kurang dari 600µs. Hasil penalaan PID dari PSO memilik hasil yang memuaskan ketika diimplementasikan dengan catatan penentuan nilai parameter yang tepat. Rentang nilai parameter PID pada penalaan menggunakan PSO yaitu Kp = 50-65, Ki = 15-25, dan Kd = 1.2- 19m. Tiap perubahan acuan kecepatan akan mengubah nilai Global Best dari penalaan PSO. Dengan batasan error steady 1% pada simulasi, menghasilkan maksimal error steady 5% pada implementasi. Rise  time  dan  dead  time  pada  implementasi  memiliki  perbedaan  jauh  dari simulasi  akan  tetapi  hal  tersebut  wajar  karena  kendali  V/f  yang  tidak  memperhatikan karakteristik  dari  motor  induksi,  khususnya  momen  inesia  motor.  Penambahan  PID  pada kendali kecepatan dapat meningkatkan karakter dinamis dari motor induksi.

## DAFTAR RUJUKAN
Ali, J. A., Hannan, M. A., & Mohamed, A. (2014). PSO algorithm for three phase induction motor drive with SVPWM switching and V/f control. Conference Proceeding - 2014 IEEE International Conference on Power and Energy, (pp. 250–254).
Alsofyani, I. M., & Idris, N. R. N. (2013). A review on sensorless techniques for sustainable reliablity and efficient variable frequency drives of induction motors. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 24, 111–121.
Bhavin, A, Khichada, Chusdashma, K. J., M, Vyas. Darshan., & D, Shiyal. Jignesh.  (2016). 3- Phase Induction Motor Parameter Monitoring and Analysis Using Labview. International Journal of Electrical Engineering & Technology (IJEET), 7(6), 81–91.
Chao, K. H., Lin, Y. S., & Lai, U. D. (2015). Improved particle swarm optimization for maximum power point tracking in photovoltaic module arrays. Applied Energy, 158, 609–618.
Ferdiansyah, I., Sutedjo, Yanaratri, D. S., & Raharja, L. P. S. (2019). Comparative study of maximum boost control Z-source inverter with SPWM-VSI for induction motor drive. International  Conference  on  Information  Technology,  Information  Systems  and Electrical Engineering, ICITISEE 2018, (pp. 380–384).
Hannan,  M.  A.,  Ali,  J.  A.,  Mohamed,  A.,  &  Hussain,  A.  (2018).  Optimization  techniques  to enhance  the  performance  of  induction  motor  drives:  A  review. Renewable  and Sustainable Energy Reviews, 81, 1611–1626.
International Energy Agency. (2017). Global EV Outlook 2017. In IEA Pub.
Nhizanth, A. G. R., & Gopalakrishnan, S. K. (2015). Stepper Motor Control using LabVIEW and NI-myRIO Saranathan College of Engineering Trichy , India. 2(12), 478–480.
Ramli, L., Sam, Y. M., Mohamed, Z., Khairi Aripin, M., Fahezal Ismail, M., & Ramli, L. (2015).
Composite nonlinear feedback control with multi-objective particle swarm optimization for active front steering system. Jurnal Teknologi, 72(2), 13–20.
Reza, C. M. F. S., Islam, M. D., & Mekhilef, S. (2014). A review of reliable and energy efficient direct  torque controlled induction  motor  drives. Renewable  and Sustainable Energy,
37, 919-932.
Rind, S. J., Ren, Y., Hu, Y., Wang, J., & Jiang, L. (2017). Configurations and Control of Traction Motors for Electric Vehicles : A Review. 3(3), 13–14.
Saidur,  R.,  Mekhilef,  S.,  Ali,  M.  B.,  Safari,  A.,  &  Mohammed,  H.  A.  (2012).  Applications  of variable  speed  drive  (VSD)  in  electrical  motors  energy  savings. Renewable  and Sustainable Energy Reviews, 16(1), 543–550.
Salem, F., Awadallah, M. A., & Bayoumi, E. H. E. (2015). Model Predictive Control for Deadbeat Performance of Induction Motor Drives. 14, 303–311.
Suetake, M., Da Silva, I. N., & Goedtel, A. (2011). Embedded DSP-based compact fuzzy system and  its  application  for  induction-motor  V/f  speed  control. IEEE  Transactions  on Industrial Electronics, 58(3), 750–760.