Abstrak — Motor  DC,  sebagai  salah  satu  mesin  listrik  yang banyak  digunakan  di  industri,  penggunaannya  banyak digantikan  dengan Brushless DC Motor (BLDC). Penggunaan motor  jenis  ini  hampir  tidak  menimbulkan  polusi  di  jalan karena  energi  yang  dipergunakan  adalah  energi  listrik, sehingga selain kenyamanan karena nyaris tidak menimbulkan kebisingan  motor  ini  juga  ramah  lingkungan.  Di  dalam  tugas akhir  ini,  kita  merancang  sebuah  sistem  yang  memberikan pembebanan  pada  motor  BLDC  menggunakan  rem  magnetik agar  sistem  menjadi  tidak  linear.  Pada  penelitian  ini, digunakan  kontroler Fuzzy PID Gain Scheduling untuk mengatur  kecapatan  motor  BLDC.  Dipilih  kontroler  PID karena pada kenyataannya kontrol yang paling sering dipakai adalah  PID,  dan  Fuzzy  digunakan  sebagai  pengatur  nilai  Kp, Ki,  dan  Kd.  Setelah  dilakukan  implementasi  pada  kontroler didapatkan  bahwa  nilai rise time rata-rata  respon  motor sebesar  2,6  detik  dan  nilai settling time rata-rata  sebesar  3,6 detik.  Selain  itu  terdapat  juga  overshoot  yang  relatif  kecil sekitar  1  persen.  Hasil  tugas  akhir  ini  berupa  motor  BLDC dapat  digunakan  sebagai  penelitian  lebih  lanjut  untuk  adik- adik kelas di jurusan Elektro maupun jurusan lain.
Kata Kunci— Brushless DC, Fuzzy PID Gain Scheduling.

## I. P ENDAHULUAN
ENGGUNAAN  motor  listrik  dalam  aplikasi  sehari- hari  semakin  meningkat.  Motor  listrik  banyak digunakan  dalam  berbagai  peralatan  seperti: air conditioning , vacuum cleaner , conveyor ,  lemari  pendingin, dan  lain  sebagainya.  Motor  universal  dan  motor direct current (DC)  banyak  digunakan  dalam  aplikasi  tersebut. Akan  tetapi  penggunaan  motor  DC  konvensional menimbulkan  masalah  diakibatkan  oleh  penggunaan  sikat. Penggantian  sikat  secara  periodik  untuk  menjaga  kinerja serta  busur  api  adalah  masalah  yang  umum  disoroti  pada motor  DC.  Oleh  karena  itu  pada  tugas  akhir  ini  dipilihlah plant  motor Brushless Direct Current (BLDC)  yang merupakan alternatif pengganti motor DC. Motor ini adalah salah satu jenis motor yang popularitasnya mulai naik. [1]
Pada tugas akhir ini digunakan metode Fuzzy PID Gain Scheduling untuk  mengendalikan  kecepatan  motor  BLDC. Metode ini dipilih karena pada aplikasinya di dunia industri kebanyak kontroler yang dipakai adalah kontroler PID. Dan Fuzzy disini berfungsi sebagai pengatur nilai K p , K i , dan K d pada  PID  karena  pada  implementasinya  digunakan pembebanan yang berubah-ubah.
Permasalahan  disini  adalah  pada  saat  keadaan  nyata jalanan tidak selalu datar, banyak terdapat jalanan menanjak sehingga  yang  menjadi  masalah  pada  penelitian  ini  adalah
bagaimana  mengatur  torsi  motor  BLDC  agar  dapat menanggung  atau  mengatasi  beban  yang  berubah-ubah secara  tidak  menentu.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu kontroler  untuk  melakukan  pengaturan  kerja  dari  motor listrik  agar  bekerja  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diinginkan.

## II. P ENGENALAN P LANT DAN T EORI K ONTROL

## A. Plant Motor BLDC
Plant motor  BLDC  ini  direncanakan  dan  direalisasikan oleh  sebuah  kelompok  yang  kami  beri  nama  BLDC  Team. Tim  ini  dibentuk  karena  keinginan  dari  kami  untuk membangun  sebuah plant baru  yang  dapat  digunakan sebagai  penelitian  tugas  akhir. Plant motor  BLDC  ini kemudian kami beri nama dengan motor BLDC-V1. Bentuk fisik  dari  BLDC-V1  ditunjukkan  pada  Gambar  1. Plant ini memiliki  motor  BLDC  sebagai  penggerak  dari  poros piringan  yang  dikopel  dengan  sebuah gear .  Setelah  itu terdapat rem elektromagnetik pada piringan sebagai metode pembebanan  motor  BLDC-V1.  Diagram  blok  sistem ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 1 Bentuk Fisik BLDC V-1.
Gambar 2 Diagram Blok Sistem.

## Desain Kontroler

## Fuzzy PID Gain Scheduling Untuk Pengaturan Kecepatan Motor DC Tanpa Sikat
Hudaibiy Hibban, Josaphat Pramudijanto, dan Nurlita Gamayanti Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : jos@elect.eng.its.ac.id, nurlitagamayanti@gmail.com
P

## B. Fuzzy
Saat  ini  logika fuzzy sudah  banyak  digunakan  dalam berbagai  bidang.  Secara  umum,  logika fuzzy terdiri  dari beberapa  komponen,  yaitu fuzzifier , fuzzy  rule  base , fuzzy inference  mechanisme atau fuzzy  inference  engine ,  dan defuzzifier Fuzzy rule base berisi  pernyataan-pernyataan  logika fuzzy ( fuzzy statement ),  yang  berbentuk  pernyataan  IF- THEN. Fuzzifier digunakan  untuk  memetakan  nilai/harga variabel di dunia nyata kedalam himpunan fuzzy ( fuzzy sets ). Pemetaannya  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  yang disebut  fungsi  keanggotaan.    Terdapat  beberapa  metode fuzzifier ,  3  diantaranya  yaitu    s ingleton  fuzzifier , gausian fuzzifier dan triangular fuzzifier. Defuzzifier mengembalikan hasil  perhitungan fuzzy (himpunan fuzzy )  menjadi  variabel sesuai  rentangnya  di  dunia  nyata.   Sama  dengan fuzzifier , defuzzifier juga  menggunakan  fungsi  keanggotaan  untuk memetakan  nilai  himpunan fuzzy menjadi  variabel  nyata. Terdapat  beberapa  metode defuzzifier ,  contohnya  yaitu Center of gravity defuzzifier, Center average dufuzzifier. [2]

## C. Kontroler PID
Kontroler  P,  kontroler  I,  dan  kontroler  D  memiliki kekurangan  dan  kelebihan  masing  –  masing.  Ketiga kontroler  P,  kontroler  I,  dan  kontroler  D  dapat  saling menutupi  kekurangan  masing-masing  dengan  cara menggabungkan  ketiganya  secara  paralel.  Sehingga, Kontroler  PID  merupakan  kontroler  berumpan  balik  yang memiliki 3 buah kontroler yaitu kontroler P ( Proportional ), kontroler  I  ( Integral ),  dan  kontroler  D  ( Derivative )  yang masing  –  masing  secara  keseluruhan  bertujuan  untuk mengatur  respon  dari  sebuah  sistem,  menghilangkan offset , dan menghasilkan perubahan awal yang besar.
Kontroler PID merupakan hasil penjumlahan dari output kontroler  P, output kontroler  I,  dan output kontroler  D. Karakteristik  kontroler  PID  sangat  dipengaruhi  oleh kontribusi besar ketiga parameter dari P, I dan D yaitu nilai K p ,  K i ,  dan  K d .  Penyetelan  konstanta  K p ,  K i ,  dan  K d akan mengakibatkan  reaksi  dari  respon  yang  berbeda-beda.  Satu atau  dua  dari  ketiga  konstanta  tersebut  dapat  disetel  lebih menonjol  dibanding  yang  lain.  Konstanta  yang  menonjol itulah  akan  memberikan  kontribusi  pengaruh  pada  respon sistem  secara  keseluruhan.  Parameter-parameter  tersebut tidak bersifat independen, sehingga pada saat salah satu nilai konstantanya  diubah,  maka  mungkin  sistem  tidak  akan bereaksi seperti yang diinginkan.[3]
Pada  penelitian  ini  kontroler  PID  akan  dipakai  sebagai kontroler  utama  dari  sistem  pengaturan  kecepatan  motor BLDC. Oleh karena itu pemilihan nilai K p , K i , dan K d harus sangat  diperhatikan.  Pemberian  nilai  K p ,  K i ,  dan  K d sangat berpengaruh  terhadap  respon  yang  akan  keluar  dari  motor BLDC ini.
Pengendali  proporsional  K p akan  memberikan  efek mengurangi  waktu  naik  tetapi  tidak  menghapus  kesalahan keadaan  tunak.  Pengendali  integral  K i akan  memberikan efek  menghapus  kesalahan  keadaan  tunak  tetapi  berakibat memburuknya  tanggapan  transient.  Pengendali  derivatif  K d akan  memberikan  efek  meningkatnya  stabilitas  sistem, mengurangi  lewatan  maksimum  dan  menaikkan  tanggapan fungsi alih. Efek dari setiap pengendali dalam sistem close loop dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 1 . Pengaruh K p , K i , K d pada Respon Sistem.[3] Respon Close- Loop Rise Time Overshoot Setting Time SS Error K p Turun Naik Perubahan Kecil Turun K i Turun Naik Naik Hilang K d Perubahan Kecil Turun Turun Perubahan Kecil

## D. Kontroler Fuzzy PID Gain Scheduling.
Kontrol  PID  merupakan  algoritma  kontrol  yang  banyak digunakan  di  industri  proses  karena  bentuknya  yang sederhana  dan  mudah  diimplementasikan.   Pada  kondisi operasi  tertentu  (seperti  misalnya  sering  terjadi  gangguan pada  proses  atau  parameter  proses  yang  berubah-ubah), parameter  kontrol  ini  harus  sering  di- tune agar  kinerjanya tetap  baik.   Salah  satu  teknik  dalam  sistem  kontrol  yang sering  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  ini  adalah dengan menggunakan metode PID Gain Scheduling , dimana parameter  kontrol  diubah  secara  otomatis  jika  terjadi perubahan  kondisi  operasi  yang  menyebabkan  kinerja kontrol menurun.
Dalam  rangka  memberikan  contoh  penggunaan fuzzy logic di  bidang  kontrol  proses,  maka  selanjutnya  akan dibahas  salah  satu  metode  PID gain  scheduling dengan menggunakan fuzzy logic . Metode ini dinamakan Fuzzy PID gain scheduling . Pada aplikasi ini, fuzzy berfungsi menghitung parameter kontrol  PID  (Kp,  Ti  dan  Td),  berdasarkan  perubahan parameter  luar  (  E).Secara  umum,  diagram  kontrol fuzzy PID gain scheduling dapat digambarkan seperti berikut.
Gambar 3 . Fuzzy Gain Scheduling.[4]
Gambar 3 merupakan diagram kontrol sistem pengaturan Fuzzy Gain Scheduling. Pada  diagram  tersebut  bisa  dilihat bahwa  struktur  kontrol  merupakan  struktur  konvensional tetapi  bedanya  kontroler  ini  dapat  diubah  parameter kontrolnya  dengan  menggunakan Gain Schedules.  Gain schedules ini  mendapatkan input dari  informasi  ekstra  dari luar. Informasi ekstra ini dapat berupa informasi perubahan pada plant atau  informasi  gangguan  pada plant yang  dapat merubah fungsi alih dari sistem.
Pada penelitian ini kontroler yang digunakan merupakan kontroler  PID  yang  sudah  biasa  dipakai  pada  dunia-dunia industri.  Kontroler  PID  ini  nantinya  bisa  diubah  parameter kontrolnya  yang berupa  nilai  K p , K i , dan K d . Parameter ini diubah  dengan gain schedules yang  pada  tugas  akhir  ini berupa fuzzy . Fuzzy ini  nantinya  akan  mendapatkan
informasi  ekstra  berupa  informasi  dari  rem.  Informasi  rem ini  berupa  informasi  arus  yang  masuk  pada  belitan  rem magnetik.

## III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Gambaran Umum Sistem
Rencana dari sistem pengaturan kecepatan motor BLDC yang  dibuat  kali  ini  dapat  dilihat  pada  diagram  blok  yang ada pada Gambar 4.
Gambar 4 . Diagram Blok Sistem Pengaturan Kecepatan Motor BLDC.
Sistem  pengaturan  motor  BLDC  ini  menggunakan kontroler  PID.  Tetapi  parameter  K p ,  K i ,  dan  K d dapat berubah apabila terjadi perubahan pembebanan .

## B. Perancangan Kontroler
1) Perancang Kontroler PID
Sebelum  merancang  kontroler fuzzy harus  dicari  dulu kontroler  PID  yang  sesuai  untuk  setiap  pembebanan. Dengan merancang kontroler PID ini maka akan didapatkan nilai fungsi keanggotaan untuk output pada kontroler fuzzy . Pada  tahap  ini  direncanakan  menggunakan  metode Ziegler-Nichols untuk mencari nilai K p , K i , dan K d . Namun setelah  PID  hasil  metode  Ziegler-Nichols  disimulasikan ternyata  tidak  menghasilkan output yang  sesuai  dengan keinginan penulis. Oleh karena itu PID yang telah dirancang disini  merupakan PID  hasil percobaan penulis sendiri  yang telah  diatur  sedemikian  rupa  agar  memiliki output yang sesuai  dengan  keinginan.  Nilai  konstanta  ini  sebenarnya bukan  berdasarkan  pencarian  nilai  secara  coba-coba melainkan  memiliki  dasar  juga.  Dasar  dari  pemberian  nilai ini  memiliki  memiliki  konsep  dasar  pengetahuan  secara heuristik  misalnya  apabila  respon  memiliki error steady state lalu  apabila  pada  kontroler  diberi  konstanta  K i maka error  steady  state akan  terhapus,  lalu  misalnya  apabila terdapat overshoot maka  nilai  K d harus  diberi  nilai  yang lebih  besar  sehingga  menambah  transien  pada  respon. Sehingga setelah semua nilai K p , K i , K d dicari didapatkanlah nilai-nilai berikut.
Tabel 2. Nilai K p , K i , K d di Setiap Pembebanan.
Pembebanan
K p K i K d Tanpa Beban 0,165 0,049 0,000 Ringan 0,160 0,050 0,001 Sedang 0,155 0,055 0,005 Berat 0,140 0,060 0,010 Sangat Berat 0,120 0,070 0,020

## 2) Perancangan Fuzzy
Pada  tahap  perancangan  kontroler fuzzy terdapat berberapa  tahap  lagi  yaitu  penentuan  fungsi  keanggotaan, penentuan  bentuk  fungsi  keanggotaan,  Menentukan  fungsi keanggotaan pada output . Kontroler fuzzy pada sistem pengaturan motor BLDC V- 1  ini  berfungsi  sebagai  pengatur  nilai  K p ,  K i ,  K d pada kontroler PID. Sehingga pada sistem ini nilai K p , K i , K d akan menjadi  fungsi  keanggotaan  pada output pada fuzzy .  Pada output fuzzy akan  dibutuhkan  3 output yaitu output yang memberikan  nilai  K p ,  K i ,  dan  K d .  Sehingga  pada  fungsi keanggotaan input terdapat  3  fungsi  keanggotaan  yang masing-masing  mewakili  K p ,  K i ,  dan  K d .  Sehingga  pada fuzzy ini  terdapat  3  kontroler fuzzy yang  masing-masing memiliki  satu  fungsi  keanggotaan input dan  satu  fungsi keanggotaan output . Karena  tujuan  akhir  dari  kontroler fuzzy hanya mengeluarkan  nilai  K p ,  K i ,  dan  K d yang  sesuai  saat pembebanan  kondisi  tertentu  maka rule base pada  ada  5 pernyataan  di  setiap gain K p ,  K i ,  dan  K d .  Misalkan  saja pembebanan  direpresentasikan  dengan  variabel  X  dan output direpresentasikan dengan variabel Y dan anggap saja nilai  K p pada  saat  tanpa  beban  bernialai  0,165  dan  saat beban  ringan  bernilai  0,16  dan  seterusnya.  Maka rule base yang  dibuat  pada  kontroler fuzzy akan  terlihat  seperti berikut.  Angka  pada  X  merupakan  angka  hasil  pembacaan Arduino  pada output sensor  arus  yang  dipasang  seri  pada rem magnetik If   X = 12      Then  Y = 0,165 If   X = 190    Then  Y = 0,160 If   X = 416    Then  Y = 0,155 If   X = 624    Then  Y = 0,140 If   X = 852    Then  Y = 0,120 Ini  merupakan rule  base pada  pencarian  nilai  K p ,  Bisa dilihat  bahwa  pada  nilai  K p semakin  besar  pembebanan maka  semakin  kecil  nilai  K p yang  diberikan.  Setelah rule base pada K p telah ditentukan maka yang selanjutnya adalah membuat rule base pada nilai K i . Berikut ini merupaka rule base pada pencarian nilai K i . If   X = 12      Then  Y = 0,049 If   X = 190    Then  Y = 0,050 If   X = 416    Then  Y = 0,055 If   X = 624    Then  Y = 0,060 If   X = 852    Then  Y = 0,070 Dari rule  base untuk  pencarian  nilai  K i di  setiap pembebanan  ini  dapat  dilihat  bahwa  semakin  besar  nilai pembebanan  maka  semakin  besar  juga  nilai  K i yang digunakan.  Dan  setelah  mendapatkan rule base pada  K i maka  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  mendapatkan rule base untuk nilai K d . Berikut ini merupakan rule base untuk nilai K d . If   X = 16      Then  Y = 0,000 If   X = 190    Then  Y = 0,001 If   X = 416    Then  Y = 0,005 If   X = 624    Then  Y = 0,010 If   X = 852    Then  Y = 0,020 Pada rule  base untuk  penentuan  nilai  K i di  setiap pembebanan  ini  dapat  dilihat  bahwa  semakin  besar pembebanan maka semakin besar nilai K i . Gambar 5 merupakan fungsi keanggotaan dari fuzzy yang telah dibuat. Gambar 5 merupakan fungsi keanggotaan input dari fuzzy.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Input .

## IV. P ENGUJIAN DAN A NALISA
Pada bagian pengujian dilakukan implementasi kontroler pada plant  real motor  BLDC.  Pengujian  ini  dilakukan dengan  memberikan set  point kecepatan  500  rpm  yang selanjutnya  dinaikkan  lagi set  point menjadi  1750  rpm. Setelah itu respon dari motor dapat dianalisa dan dicari nilai dari rise time , settling time , overshoot ,  dan error steady state .
Gambar 6. Respon Step Implementasi pada Kondisi Tanpa Beban.
Pada respon motor BLDC V-1 tanpa beban tidak terdapat error  steady  state .  Namun  berbeda  dengan  simulasi,  pada implementasi  terdapat overshoot karena  nilai  maksimum terdapat  diatas  nilai steady  state .  Dan  dibawah  ini merupakan hasil perhitungan dan pengamatan rise time (T r ), setlling  time (T s ),  dan Percentage  Overshoot (%Mp)  dari respon  sistem.  Pada  kali  ini  analisa  dilakukan  pada  saat kecepatan motor berubah dari 500 rpm menjadi 1750 rpm.
Setelah  semua  data  telah  diambil,  berikut  hasil  seluruh data  yang  telah  didapatkan  dari  mulai  kondisi  tanpa  beban hingga saat kondisi beban sangat berat dalam bentuk tabel.
Tabel 3. Data Karakteristik Respon Hasil Implementasi.
Pembebanan Settling Time (detik) Rise Time (detik) Overshoot (%) Error Steady State Tanpa Beban 3,6 2,8 1,28 0 Ringan 3,21 2,62 2,8 0 Sedang 3,13 2,44 1,2 0 Berat 3,69 2,67 0,56 0 Sangat Berat 3,77 2,88 0,24 0
Dan  gambar  berikut  ini  merupakan  gambar  hasil implementasi  kontroler Fuzzy PID Gain  Scheduling yang pada input- nya diberi set point 500 rpm untuk start up dan lalu  diberi  nilai  1500  rpm.  Setelah  itu  nilai  rem  pun dimainkan dan berikut respon hasil running dari plant motor BLDC.

## Gambar 7. Hasil Implementasi.
Pada Gambar 7 merupakan hasil implementasi kontroler dengan beban yang berubah-ubah. Hal ini dilakukan dengan cara menjalankan motor pada kecepatan tertentu lalu beban pada  rem  dinaikkan  hingga  ke  tingkat  beban  sangat  berat yaitu  pembacaan  sekitar  85%  dari  rem  penuh.  Setelah  itu rem  kembali  dihilangkan  kembali  sehingga  motor  kembali ke plant semula.
Setelah dilakukan hal tersebut dapat dilihat hasil respon dari  kecepatan  motor  setelah  respon  diubah-ubah.  Pada grafik  kecepatan  vs  waktu  di  atas  bisa  dilihat  respon kontroler  saat  motor  diberikan  beban  pada  detik  ke  17. Kecepatan  pada  motor  langsung  turun  sampai  sekitar  1100 rpm, lalu kontroler pun langsung memberikan respon untuk mengembalikan  kecepatan  motor  agar  sesuai  dengan set point .    Begitu  juga  ketika  rem  dikembalikan  pada  posisi tanpa beban, nilai kecepatan motor naik ketika beban dilepas setelah  itu  kontroler  akan  mengembalikan  kecepatan  motor agar berada kembali pada keadaan set point .

## V. K ESIMPULAN
Hasil  respon  yang  didapatkan  saat  implementasi memiliki settling time sekitar 3,6 detik. Dan untuk nilai rise time saat  implementasi  membutuhkan  waktu  sekitar  2,6 detik.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Terima kasih kepada rekan-rekan tim BLDC diantaranya saudara  Fachrul  Arifin,  Habib  Ibnu  Hasan,  Beny  Setiyadi Hidayat,  dan  M.  Ammar  Huwaidi  yang  telah  membantu dalam menyelesaikan tugas akhir ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Mosavi,  Mohamad;  Reza  .Abdoreza  Rahmati  dan  Alireza Khoshaadat, "Design of Efficient Adaptive Neuro  Fuzzy Controller Based  on  Supervisory  Learning  Capable  for  Peed  and  Torque Control  of  BLDC  Motor," PRZGLAD  ELEKTROTECHNICZHY (Electrical Review) , Iran, 2012.
[2] Sihana  ,  Faridah  ,  and  Izzad  Abidy,  "Identifikasi  Model  Sistem Hidraulik  Kendali  Tekanan pada  Suplai  Bahan Bakar  Turbin  Gas," TEKNOFISIKA, Vol. 2 No. 1 Edisi Januari 2013 ,Jogjakarta, 2013.
[3] _______________, “ Kontroler PID ”, <URL:
http://labkontrol.blogspot.com/2012/09/kontroller-pid_30.html>, September, 2012.
[4] Passino,  Kevin  M.,  Stephen  Yurkovich,  " Fuzzy Control ",  Addison Wesley Longman, Inc, Menlo Park, California, 1998.
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 SensorArus D er aj at K ea ng go ta an
TanpaBeban Ringan Sedang Berat SangatBerat Fungsi Keanggotaan 0 5 10 15 20 25 0 500 1000 1500 2000 Waktu (detik) K ec ep at an ( rp m ) Respon Implementasi Motor BLDC Set point Respon
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 500 1000 1500 2000 Hasil Implementasi Time K ec ep at an Respon Set Point