ISSN (e): 2459-9638
Kontrol Kecepatan Motor Induksi menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network
MUHAMMAD RUSWANDI DJALAL 1 , KOKO HUTORO 2 , ANDI IMRAN 3
1 Teknik Energi Politeknik Negeri Ujung Pandang
2,3 Teknik Elektro (Institut Teknologi Sepuluh Nopember) Email: wandi@poliupg.ac.id

## ABSTRAK
Banyak strategi kontrol berbasis kecerdasan buatan telah diusulkan dalam penelitian seperti Fuzzy  Logic  dan  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendesain sebuah kontrol agar kecepatan motor induksi dapat diatur sesuai kebutuhan serta membandingkan kinerja motor induksi tanpa kontrol dan dengan kontrol.  Dalam penelitian ini  diusulkan  sebuah  metode  artificial  neural  network  untuk  mengontrol  kecepatan  motor induksi tiga fasa. Kecepatan referensi motor diatur pada kecepatan 140 rad/s, 150 rad/s, dan 130  rad/s.  Perubahan  kecepatan  diatur  pada  setiap  interval  0.3  detik  dan  waktu  simulasi maksimum  adalah  0,9  detik.  Kasus  1  tanpa  kontrol,  menunjukkan  respon  torka  dan kecepatan dari motor induksi tiga fasa tanpa kontrol. Meskipun kecepatan motor induksi tiga fasa diatur berubah pada setiap 0,3 detik tidak akan mempengaruhi torka. Selain itu, motor induksi  tiga  fasa  tanpa  kontrol  memiliki  kinerja  yang  buruk  dikarenakan  kecepatan  motor induksi  tidak  dapat  diatur  sesuai  dengan  kebutuhan.  Kasus  2  dengan  control backpropagation neural network, meskipun kecepatan motor induksi tiga fasa berubah pada setiap 0.3 detik tidak akan mempengaruhi torsi. Selain itu, kontrol backpropagation neural network memiliki kinerja yang baik dikarenakan kecepatan motor induksi dapat diatur sesuai dengan kebutuhan.
Kata Kunci : Backpropagation Neural Network (BPNN), NN Training, NN Testing, Motor.

## ABSTRACT
Many artificial intelligence-based control strategies have been proposed in research such as Fuzzy Logic and Artificial Neural Network (ANN). The purpose of this research was design a control  for  the induction  motor  speed  that  could  be  adjusted  as  needed  and  compare  the performance  of  induction  motor  without  control  and  with  control.  In  this  research,  it  was proposed an artificial neural network method to control the speed of three-phase induction motors. The reference speed of motor was set at the rate of 140 rad / s, 150 rad / s, and 130  rad  /  s.  The  speed  change  was  set  at  every  0.3  second  interval  and  the  maximum simulation time was 0.9 seconds. Case 1, without control, shows the torque response and velocity of three-phase induction motor without control. Although the speed of three phase induction motor was set to change at every 0.3 seconds, it would not affect the torque. The uncontrolled  three-phase  induction  motors  had  poor  performance  due  to  induction  motor speeds  could  not  be  adjusted  as  needed.  Case  2  with  backpropagation  neural  network control, although the speed of three phase induction motor changing at every 0.3 seconds would not affect the torque. In addition, the backpropagation neural network control had a good performance because the speed of induction motor could be adjusted as needed.
Key Words : Backpropagation Neural Network (BPNN), NN Training, NN Testing, Motor

## 1. PENDAHULUAN
Motor  induksi  merupakan  motor  listrik  yang  paling  banyak  digunakan  pada  sektor  industri baik  dalam  skala  kecil,  menengah  dan  besar.  Motor  induksi  yang  digunakan  adalah  jenis sangkar  tupai.  Motor  induksi  memiliki  keunggulan  seperti  konstruksi  yang  sangat  kuat  dan sederhana, harga relatif murah , ketahanan dan kehandalan tinggi, efisiensi tinggi, dan biaya pemeliharaan  yang  rendah  selama  bertahun-tahun.  Oleh  karena  itu,  peran  penggunaan motor DC di dunia industri telah tergantikan oleh motor induksi.
Pada  motor  induksi  terdapat  parameter  yang  non-linear  yaitu  tahanan  rotor  yang  memiliki nilai  yang  bervariasi  untuk  kondisi  operasi  yang  berbeda.    Hal  ini  menyebabkan  kontrol kecepatan  motor  induksi  menjadi  kompleks  dan  mahal  daripada  kontrol  motor  DC.  Untuk mendapatkan kecepatan konstan dan meningkatkan kinerja motor induksi maka dibutuhkan suatu  kontrol.  Beberapa  metode  kontrol  yang  digunakan  untuk  mengendalikan  kecepatan motor  induksi  adalah  PI,  PID,  Fuzzy  dan  Artificial  Neural  Network  (ANN) (Brandstetter, 2014) .
Kontrol  kecepatan  motor  induksi  dengan  presisi  yang  tinggi  adalah  suatu hal  yang  penting untuk memantau produktivitas dalam dunia industri. Kontrol proporsional integral (PI) adalah kontrol  otomatis  sederhana  dan  memiliki  kinerja  yang  baik  sehingga  banyak  digunakan dalam  dunia  industri.  Namun  memiliki  kelemahan  yaitu  membutuhkan  perhitungan matematik yang rumit dan komplek.
Beberapa  metode  optimasi  berbasis  metode  konvensional  maupun  metode  cerdas  telah banyak digunakan untuk mengoptimasi parameter PID motor DC, diantaranya menggunakan metode  konvensional (Waluyo  dkk,  2013) ,  dan  menggunakan  metode  cerdas  seperti, Artificial  Bee Colony  (Liao,2014), Genetic  Algorithm (Chen,  2007), Evolutionary Algorithm (He,2007  &  Katal,  2012) ,  Bio-Inspired  Algorithm (Bhushan,2011) ,  Bacterial Foraging (Ahuja,2014) , Tabu Search (Anant,2008) , Fuzzy Logic (Kumar, 2013) , Cuckoo Search (Premkumar,2014) dan Flower (Djalal,2015 & Lastomo, 2015) .
Untuk mengatasi permasalahan di atas, banyak strategi kontrol berbasis kecerdasan buatan telah  diusulkan  dalam  literatur  seperti  fuzzy  dan  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Pada makalah ini diusulkan sebuah metode artificial neural network untuk mengontrol kecepatan motor induksi tiga fasa.

## Motor Induksi
Dalam  kontrol  V/F,  kecepatan  motor  induksi  dikontrol  dengan  menyesuaikan  besaran tegangan dan frekuensi sehingga fluks celah udara dipertahankan pada nilai yang diinginkan pada kondisi steady state. Gambar 1 menunjukkan rangkaian ekivalen motor induksi.
Gambar 1. Rangkaian ekivalen sederhana motor induksi pada kondisi steady state
Persamaan  kecepatan  stator,  kecepatan  rotor,  slip,  fasor  arus  magnetisasi,  dan  arus magnetisasi ditunjukkan pada Persamaan (1)-(5).
𝑁 𝑠 = 120𝑓 𝑃 (1)
𝑛 𝑟 =   𝑛 𝑠 (1 − 𝑠) (2)
𝑆 = 𝑛 𝑠 − 𝑛 𝑟 𝑛 𝑠 𝑥 100% (3)
𝐼̃ 𝑚 = 𝑉̃ 𝑠 𝑗𝜔𝐿 𝑚 (4)
𝐼 𝑚 = Λ m 𝐿 𝑚 = 𝑉 𝑠 (2𝜋𝑓)𝐿 𝑚 (5)
Dari  Persamaan  terakhir,  jika  V/F  dijaga  konstan  untuk  setiap  perubahan  frekuensi  maka fluks  tetap  konstan  dan  torka  menjadi  tergantung  frekuensi  sumber.  Supaya  menjaga Λ m tetap  konstan  maka  rasio  V/f  dijaga  konstan  pada  kecepatan  yang  berbeda.  Gambar  2 menunjukkan profil tegangan stator motor induksi.
Gambar 2. Profil tegangan stator dengan frekuensi
Ada 3 range speed pada kontrol V/F yaitu :
1. Pada 0 – fc, drop tegangan stator karena resistansi stator tidak dapat diabaikan dan harus dikompensasi dengan peningkatan Vs.
2. Pada  fc  –  frating  ,  berhubungan  V/F  konstan.  Daerah  linier  mempresentasikan kuantitas fluks celah udara .
3. Pada  rating  f  lebih  tinggi,  rasio  V/F  konstan  tidak  bisa  dipenuhi  karena  tegangan stator terbatas pada nilai rating supaya menghindari breakdown isolasi pada belitan stator. Daerah ini sering disebut field weakening region.
Gambar 3 menunjukkan respon torka vs kecepatan motor induksi.
Gambar 3. Torka vs kecepatan slip dengan fluks stator konstan
Karena  fluks  stator  dijaga  konstan  (tergantung  perubahan  frekuensi  sumber),  maka  torka tergantung pada slip speed. Dengan mengatur slip maka torka dan kecepatan motor induksi dapat dikontrol dengan prinsip V/F konstan.

## 2.  METODA PENELITIAN DENGAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
2.1 Backpropagation Neural Network (BPNN) Pada  makalah  ini,  metode backpropagation  neural  network  digunakan  untuk  mengontrol kecepatan motor induksi tiga fasa. Metode pelatihan yang digunakan pada backpropagation neural network adalah Levenberg Marquardt.
Algoritma Levenberg Marquardt dirancang untuk mendekati kecepatan pelatihan orde kedua tanpa  harus  menghitung  matriks Hessian.  Ketika  fungsi  kinerja  memiliki  bentuk  jumlah kuadrat, maka matriks Hessian dapat diperkirakan dengan menggunakan Persamaan :
𝐻 =   𝐽 𝑇 𝐽 (6)
Dan gradien dapat dihitung menggunakan Persamaan :
𝑔 =   𝐽 𝑇 𝑒 (7)
Dengan  J  adalah  matriks Jacobian  yang  berisi  turunan  pertama  dari  network  errors  yang berhubungan dengan bobot dan bias, dan e adalah vektor network errors. Matriks Jacobian dapat  dihitung  melalui  teknik backpropagation  standar  yang  jauh  lebih  kompleks  daripada komputasi matriks Hessian.
Dengan 𝜇 adalah  scalar,  pendekatan  algoritma Levenberg  untuk  matriks  Hessian  dapat menggunakan Persamaan:
𝑋 𝑘+1 =   𝑋 𝑘 − [𝐽 𝑇 𝐽 +  𝜇𝐼] −1 𝐽 𝑇 𝑒 (8)
2.2  Perancangan Backpropagation Neural Network Pada proses pelatihan Backpropagation Neural Network, data pelatihan dibagi menjadi tiga :
1. Data pelatihan.
2. Data validasi.
3. Data tes.
Data sampel yang digunakan berjumlah 90001 dan dibagi menjadi tiga bagian seperti yang ditunjukkan Gambar 4.
Gambar 4. Pembagian data sampel
Secara  umum  arsitektur Backpropagation  Neural  Network  terdiri  dari  tiga  bagian  yang meliputi masukan, lapis tersembunyi dan keluaran seperti yang ditunjukkan Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur Backpropagation Neural Network
Proses pelatihan Backpropagation Neural Network ditunjukkan pada Gambar 6.
Dari proses pelatihan didapatkan epoch sebanyak 1000 iterasi, waktu pelatihan 39 menit 18 detik, performance sebesar 0,00912, gradien sebesar 0,152, dan Mu sebesar 1,00e + 03. Mu adalah parameter kontrol untuk algoritma lavenberg yang digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan.

## 2.3  Hasil Pelatihan
Hasil  pelatihan  dari  data  pelatihan,  data  validasi  dan  data  tes  menghasilkan MSE  (Mean Square Error) yang hampir sama (kecil) seperti yang ditunjukkan Gambar 7.
Gambar 7. Hasil pelatihan
Setelah  hasil  pelatihan  sukses  dengan MSE  yang  kecil  maka  secara  otomatis  akan menghasilkan  blok  diagram backpropagation  neural  network.  Blok  diagram  ini  akan dimasukkan ke dalam sistem yang telah dibuat. Gambar 8 menunjukkan blok diagram neural network.
Gambar 8. Blok diagram backpropagation neural network

## 3. HASIL DAN ANALISIS
3.1  Parameter Motor Induksi MATLAB / Simulink digunakan untuk mensimulasikan respon torsi dan kecepatan dari motor induksi  tiga  fasa.  Tabel  1  dan  Tabel  2  menunjukkan  parameter  motor  induksi  untuk penelitian.
Tabel 1. Parameter motor induksi Preset model: 5.4 HP (4 KW), 400 V, 60 Hz, 1430 RPM Rotor type: Squirrel-cage Stator resistance: 1.405 ohm Stator inductance: 0.005839 H Rotor resistance: 1.395 ohm Rotor inductance: 0.005839 H Mutual inductance: 0.1722 H Inertia: 0.0131 kg.m 2
Tabel 2. Parameter inverter dan filter Filter Satuan Resistance 1 ohm Inductance 1e-3 H Capacitance 1e-3 F Inverter using IGBT Satuan Internal resistance 1e-3 ohm Snubber resistance 1e5 ohm Snubber capacitance Inf

## 3.2  Studi Kasus
Kecepatan  referensi  motor  diatur  pada  kecepatan  140  rad/s,  150  rad/s,  dan  130  rad/s. Perubahan  kecepatan  diatur  pada  setiap interval  0.3  detik  dan  waktu  simulasi  maksimum adalah 0,9 detik. Skema simulasi dapat dilihat pada studi kasus 1 dan studi kasus 2.

## 3.2.1 Studi Kasus 1
Gambar 9 menunjukkan blok diagram untuk motor induksi tanpa control.
Gambar 9. Blok diagram sistem tanpa control
Gambar 10 menunjukkan respon torka motor induksi tanpa control.
Gambar 10. Respon torsi motor induksi tanpa control
Gambar 11 menunjukkan respon kecepatan motor induksi tanpa control.

## Gambar 11. Respon kecepatan motor induksi tanpa control
Meskipun  kecepatan  motor  induksi  tiga  fasa  diatur  berubah  pada  setiap  0,3  detik,  ia  tidak akan mempengaruhi torka. Selain itu, motor induksi tiga fasa tanpa kontrol memiliki kinerja yang  buruk  dikarenakan  kecepatan  motor  induksi  tidak  dapat  diatur  sesuai  dengan kebutuhan. Hasil simulasi yang bersumber dari Gambar 10 dan Gambar 11 direpresentasikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil simulasi tanpa kontrol
Parameter Kecepatan Referensi 1 Kecepatan Referensi 1 Kecepatan Referensi 1 Kecepatan referensi  (rad/s) 140 150 130 Kecepatan terukur (rad/s) 183.5 183.5 183.5 Waktu pada saat terjadi perubahan kecepatan (s) 0 0.3 0.6 Waktu yang dibutuhkan untuk steady state (s) 0.2 0.2 0.2

## 3.2.2 Studi Kasus 2
Gambar  12  menunjukkan  blok  diagram system  control  motor  induksi  dengan backpropagation neural network.
Gambar 12. Blok diagram sistem dengan kontrol backpropagation neural network
Gambar 13 menunjukkan respon torka motor induksi dengan control BPNN.
Gambar 13. Respon torka motor induksi dengan kontrol backpropagation neural network Gambar 13 menunjukkan respon kecepatan motor induksi dengan control BPNN.
Gambar 14. Respon kecepatan motor induksi dengan kontrol backpropagation neural network
Meskipun  kecepatan  motor  induksi  tiga  fasa  berubah  pada  setiap  0.3  detik,  maka  ia  tidak akan  mempengaruhi  torsi.  Selain  itu,  kontrol backpropagation  neural  network  memiliki kinerja  yang  baik  dikarenakan  kecepatan  motor  induksi  dapat  diatur  sesuai  dengan kebutuhan. Hasil simulasi yang bersumber dari Gambar 13 dan Gambar 14 direpresentasikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil simulasi menggunakan kontrol backpropagation neural network Parameter Kecepatan Referensi 1 Kecepatan Referensi 1 Kecepatan Referensi 1 Kecepatan referensi  (rad/s) 140 150 130 Kecepatan referensi  (rad/s) 140 150 130 Kecepatan terukur (rad/s) 0 0.3 0.6 Waktu pada saat terjadi perubahan kecepatan (s) 0,085 0,385 0,685

## 4. KESIMPULAN
Dari  simulasi  yang  telah  didemontrasikan  bahwa backpropagation  neural  network  dapat digunakan  sebagai  kontrol  untuk  mengatur  kecepatan  motor  induksi  sesuai  nilai  referensi yang diberikan. Case 1 menunjukkan Motor induksi tiga fasa tanpa kontrol memiliki kinerja yang  buruk  dikarenakan  kecepatan  motor  induksi  tidak  dapat    diatur  sesuai  dengan kebutuhan berdasarkan set poin 140 rad/s, 150 rad/s dan 130 rad/s, dengan kecepatan yang terukur  masing-masing  183,5  rad/s,  dengan settling  time  masing-masing  sebesar  0,2  s. Motor  yang  menggunakan  kontrol backpropagation  neural  network  memiliki  kinerja  yang lebih  baik  daripada  motor  tanpa  kontrol  dikarenakan  kecepatan  dapat  diatur  sesuai kebutuhan  dunia  industri. Case  2  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  dengan  kecepatan terukur masing-masing sama dengan setpoint 140 rad/s, 150 rad/s dan 130 rad/s, dengan settling time selama 0,085 s, 0,385 s dan 0,685 s.

## DAFTAR RUJUKAN
Waluyo,  W.,  Fitriansyah,  A.,  &  Syahrial,  S.  (2013). Analisis  Penalaan  Kontrol  PID  pada Simulasi  Kendali  Kecepatan  Putaran  Motor  DC  Berbeban  menggunakan  Metode Heuristik. Jurnal Elkomika, 1(2).
P.  Brandstetter.  (2014). Sensorless  Control  of  DC  Drive  Using  Artificial  Neural  Network, Journal of Applied Sciences, 11(10).
Wudai Liao. (2014). Optimization of PID Control for DC Motor Based On Artificial Bee Colony Algorithm.
D. Chen, K. Fang, and Q. Chen. (2007). Application of genetic algorithm in PID parameters optimization. Microcomputer Information, 23(3): 35-36.
H.  He  and  F.  Qian.  (2014). The  PID  parameter  tuning  based  on  immune  evolutionary algorithm, Microcomputer Information, 27(5): 1174-1176.
Nitish  Katal.  (2012). Optimal  Tuning  of  PID  Controller  for  DC  Motor  using  Bio-Inspired Algorithms. International Journal of Computer Applications.
Bharat  Bhushan.  (2011). Adaptive  control  of  DC  motor  using  bacterial  foraging  algorithm. Applied Soft Computing sciencedirect”.
Ashu Ahuja. (2014). Design of fractional order PID controller for DC motor using evolutionary optimization techniques. WSEAS Transactions on Systems and Control.
Anant  Oonsivilai.  (2008). Optimum  PID  Controller  tuning  for  AVR  System  using  Adaptive Tabu Search, 12th WSEAS International Conference on COMPUTERS, Heraklion, Greece, July 23-25.
Umesh  Kumar  Bansal.  (2013). Speed  Control  of  DC  Motor  Using  Fuzzy  PID  Controller,
Advance in Electronic and Electric Engineering.
K.  Premkumar.  (2015). Fuzzy  PID  supervised  online  ANFIS  based  speed  controller  for brushless dc motor. Sciencedirect. Neurocomputing.
M.R.Djalal, D. Ajiatmo, A. Imran, I. Robandi. (2015). Desain Optimal Kontroler PID Motor DC Menggunakan  Cuckoo  Search  Algorithm,  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Aplikasinya (SENTIA) Politeknik Negeri Malang.
D.Lastomo, M.R.Djalal, Widodo, I.Robandi. (2015). Optimization of PID Controller Design for DC Motor Based on Flower Pollination Algorithm, The 2015 International Conference on Electrical, Telecommunication and Computer Engineering (ELTICOM 2015).