## PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC CONTROLLER BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE
I Putu Sutawinaya 1 I Gede Wahyu Antara K. 2 I Gede Suputra Widharma 3 Made Wiryana 4 1234 Jurusan Teknik Elektro, Politeknk Negeri Bali Kampus Bukit Jimbaran, Kuta Selatan, Badung, Bali 80364
E-mail: sutawinayaputu@gmail.com, wahyuantara@pnb.ac.id, suputra@pnb.ac.id, dewiryana@pnb.ac.id
Abstrak – Motor induksi adalah salah satu motor listrik yang umum digunakan di industri-industri karena relatif murah. Secara umum untuk mengatur kecepatan motor induksi tiga fasa menggunakan sistem kontrol berbasis kontroler PID ( Proportional, Integral, Derivative ). Semakin berkembangnya teknologi khususnya  berkenaan  dengan  perkembangan  teknologi  berbasis  kecerdasan  buatan  ( artificial intelligence ),  maka  penulis  melakukan  pengujian  terhadap  pengaturan  kecepatan  motor  induksi  tiga fasa menggunakan sistem kontrol berbasis Fuzzy Logic. Sistem kontrol yang dirancang disimulasikan menggunakan perangkat lunak Simulink dari Matlab.
Berdasarkan hasil pengujian diperoleh hasil bahwa kecepatan motor induksi relatif stabil. Rise time dan settling time relatif cepat, namun overshoot dan steady state error masih perlu ditekan.
Kata kunci : Motor induksi; Fuzzy Logic; Simulink/Matlab.
Abstract - Induction motors are one of the electric motors that are commonly used in industry because they are relatively cheap. In general, to regulate the speed of a three-phase induction motor, a control system  based  on  a  PID  (Proportional,  Integral,  Derivative)  controller  is  used.  With  the  increasing development  of  technology,  especially  with  regard  to  the  development  of  artificial  intelligence-based technology, the author carried out tests on the speed regulation of three-phase induction motors using a Fuzzy Logic-based control system. The designed control system is simulated using Simulink software from Matlab.
Based on the test results, it was found that the speed of the induction motor was relatively stable. Rise time and settling time are relatively fast, but overshoot and steady state error still need to be reduced .
Keyword : induction motor; Fuzzy Logic; Simulink/Matlab.

## PENDAHULUAN
Motor induksi merupakan salah satu motor listrik menggunakan  arus  bolak  balik  (AC).  Secara umum  motor  jenis  ini  memiliki  kelemahan  pada kestabilan  putarannya  ketika  terjadi  perubahan dinamika motor. Namun dengan dikembangkannya  metode field-oriented  control (FOC) pada motor induksi, di mana arus medan dan arus torsinya dapat dikontrol secara terpisah, maka  kinerja  motor  induksi  sudah  dapat menyerupai motor arus searah (DC). Kelemahan yang lain dari motor induksi adalah tidak mampu mempertahankan kecepatannya dengan konstan bila  terjadi  perubahan  kecepatan  maupun perubahan  torsi  beban.  Untuk  mendapatkan kecepatan  konstan  serta  mampu  memperbaiki
kinerja  motor  induksi,  maka  dibutuhkan  suatu rangkaian kontrol.
Kontroler  PID  ( Proportional-Integral-Derivative ) merupakan  kontroler  konvensional  yang  umum digunakan  dalam  pengaturan  kecepatan  motor induksi.    Kelemahan  kontroler  ini  adalah membutuhkan perhitungan matematik yang rumit dan  komplek.  Sulit  menentukan  (mentala)  nilai gain  K p ,  K i dan  K d yang  sesuai  agar  diperoleh kinerja  motor  yang  bagus.  Untuk  mengatasi kelemahan kontroler tersebut, serta memperbaiki kinerja  rangkaian  pengaturan  kecepatan  motor induksi,  maka  dikembangkan  suatu  metode kontrol  menggunakan  teknologi  Fuzzy  Logic ( Fuzzy Logic Controller ).
Field  Oriented  Control (FOC)  adalah  suatu metode  pengaturan  medan  pada  motor  ac,  di mana dari sistem coupled dirubah menjadi sistem decoupled . Melalui sistem ini arus penguatan dan arus beban motor dapat dikontrol secara terpisah, dengan demikian torsi dan fluksi juga dapat diatur secara terpisah, seperti halnya motor dc.
Gambar 1 .  Skema dasar FOC [1-3]
Konsep  himpunan  Fuzzy  sejak  diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh telah banyak menarik minat peneliti  untuk  diterapkan  diberbagai  bidang, seperti pengendalian mesin-mesin listrik, pengenalan pola, manajemen pembuat keputusan.
Penerapan  teori  himpunan  Fuzzy  dalam  bidang pengendalian  ( Fuzzy  Logic  Controller )  telah terbukti banyak menyelesaikan masalah-masalah yang  ditemui  dalam  bidang  pengendalian. Penerapan  kontroler  Fuzzy  Logic  pada  industri- industri banyak dipelopori oleh para ahli Jepang, misalnya  Prof.  Sugeno  dan  kawan-kawan  dari Tokyo  Institute  of  Technology.  Prof.  Yamakawa dari  Kyusu  Institute  of  Technology  melakukan penelitian dasar dari komputer fuzzy, sedangkan Togai  dan  Watanabe  dari  Bell  Telephone  Labs. berhasil  menciptakan  untuk  pertama  kali  chip Fuzzy Logic.
Kontroler  Fuzzy  Logic  dikategorikan  dalam kontrol  cerdas  ( intelligence  control ).  Unit  Fuzzy Logic memiliki kemampuan menyelesaikan masalah perilaku sistem yang komplek yang tidak dimiliki oleh kontroler konvensional.

## METODE PENELITIAN
Dengan  tujuan  untuk  mengetahui  kinerja  motor induksi tiga fasa melalui penerapan sistem kontrol
pengaturan motor induksi menggunakan kontroler Fuzzy  Logic,  maka  Penulis  melakukan  uji  coba melalui  simulasi perangkat  lunak  Matlab  dengan fasilitas Simulink.
Secara  konvensional  dikenal  beberapa  metode kontrol  untuk  pengaturan  motor  induksi  antara lain:  metode look-up  table atau  dengan  metode pemodelan secara matematis maupun kontrol PI ( Proportional-Integral ).  Namun,  kelemahannya adalah performansinya tidak sesuai dengan yang diharapkan,  baik  terhadap  respon  kecepatan referensinya maupun terhadap perubahan parameter  motor.  Untuk  mengatasi  kelemahan tersebut  maka  dikembangkan  suatu  metode kontrol berbasis pada teknologi Fuzzy-Logic .
Beberapa  studi  tentang  pengendalian  motor induksi  telah  dikembangkan  oleh  para  peneliti yang  menjadi  acuan  dalam  penelitian  ini.  Pada penelitian  ini  dirancang  suatu  pemodelan pengaturan  kecepatan  motor  induksi  dengan metode field-oriented control (FOC) menggunakan  kontroler  Fuzzy  Logic.  Model diaplikasikan  melalui  suatu  simulasi  pemodelan perangkat lunak ( software ) menggunakan fasilitas Simulink dan Power System Blockset dari Matlab.
Hasil  simulasi  yang  ditunjukan  dalam  bentuk grafik akan dianalisis, apakah dengan menggunakan  kontroler  Fuzzy  Logic  mampu memberikan  kreteria  performasi  yang  tinggi. Respon dari kinerja motor induksi tiga fasa yang ditampilkan apakah lebih bagus, seperti rise-time dan settling-time ,  serta overshoot,  undershoot dan steady state error .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1.  Simulasi Kontroler Fuzzy Logic
Mengembangkan  dari  beberapa  penelitian  yang telah  dilakukan  oleh  para  peneliti,  maka  blok diagram  sistem  pengaturan  kecepatan  motor induksi  menggunakan  metode  FOC  dengan kontroler Fuzzy Logic yang dirancang ditunjukkan pada gambar 2.
Pemodelan Kontroler Fuzzy Logic menggunakan Simulink dari Matlab yang dirancang  adalah  seperti  ditunjukkan  pada gambar 3.
I Putu Sutawinaya 1 , I Gede Wahyu Antara K. 2 , I Gede Suputra Widharma 3 , Made Wiryana 4
Gambar 2 .  Blok diagram sistem pengaturan kecepatan motor induksi menggunakan metode FOC dengan kontroler Fuzzy Logic.
Gambar 3 .  Pemodelan Kontroler Fuzzy Logic menggunakan Simulink/Matlab
Tabel 1. Rule base kontroler Fuzzy Logic
E\  E nb nm nk no
l pk pm pb
nb nb nb nb nb n m nk nol nm nb nb nm n m
nk nol pk
nk nb nm nk nk nol pk pm nol nb nk nk nol pk pk pm pk n m
nk nol pk pk pm pb pm nk nol pk p m p m pb pb
pb nol pk pm pb pb pb pb
Untuk  menentukan rule  base digunakan  metode pendekatan  secara  heuristik,  dengan  melakukan pengamatan  respon  terhadap  masukan,  kemudian dengan  naluri  keteknikan  ( engineering  science ) ditentukan rule  base kontroler  Fuzzy  Logic  yang
sesuai. Rule base kontroler  Fuzzy Logic yang digunakan ditunjukkan pada tabel 1.
Metode yang digunakan pada kontroler  Fuzzy Logic  ini  adalah  metode  statik,  artinya  sifat fungsi  keanggotaan  ( membership  function ) bekerja  dengan  rentang  kerja  ( range )  tetap, yaitu antara –6 sampai dengan 6 untuk variabel input,  dan  antara –0,09  sampai  dengan  0,09 untuk  variabel  output  seperti  ditunjukan  pada gambar 4.
Error dan delta error yang terjadi selama sistem dioperasikan, terlebih dahulu dikuantisasi atau dipetakan  melalui  interpolasi  biasa  menjadi error terkuantisasi  (Qe)  dan delta  error terkuantisasi  (dQe).  Pengkuantisasian  melalui interpolasi  bertujuan  untuk  memetakan error dan delta error ke dalam semesta pembicaraan
e (  e) + -  r Kontroler Fuzzy Logic  r FOC i as i bs i cs PWM Inverter M Slip
dengan rentang kerja yang telah ditetapkan tersebut. Pengkuantisasian  dibagi  menjadi  tujuh  tingkat kuantisasi  dengan  variabel  linguistik,  yaitu  negatif besar (nb), negatif menengah (nm), negatif kecil (nk), nol  (nol),  positif  kecil  (pk),  positif.menengah  (pm),
positif besar (pb) seperti tabel 1 dan gambar 4. Penentuan  rentang  kerja  tersebut  harus sefleksibel  mungkin  agar  sistem  mampu melakukan tracking setpoint dengan baik.
Gambar 4. Membership Function variabel input dan output

## 2.  Hasil Simulasi dan Analisis
Simulasi  program  dilakukan  pada  tiga  kondisi dinamik,  yaitu  simulasi  pada  kondisi setpoint tetap, perubahan setpoint ,  dan  pemberian  torsi  beban (berbeban).  Pada tiap kondisi diamati dan dianalisis kinerja  motor  induksi  tiga  fasa  baik overshoot, undershoot, rise time, settling time dan steady state error melalui tampilan karakteristik kecepatan motor induksi pada blok “Scope [rpm]“.
• Kondisi Setpoint Tetap
Pada  kondisi  ini,  model  yang  dirancang  diuji  dalam kondisi setpoint tetap  800  rpm  tanpa  beban.  Hasil pengujian  dan  respon  seperti  pada  gambar  5  yaitu settling  time berkisar  0,08  detik, rise-time berkisar 0,09  detik, maximum  overshoot berkisar  6  % serta error steady state di bawah 1 %.
Gambar 5. Respon kecepatan motor kondisi setpoint tetap
• Kondisi Setpoint Berubah
Pada kondisi ini, model yang dirancang diuji melalui perubahan setpoint dari 800 rpm ke 1200 rpm tanpa beban.  Hasil  pengujian  dan  respon  seperti  terlihat pada  gambar  6  menunjukkan  bahwa settling  time berkisar  0,19  detik, rise  time berkisar  0,20  detik, lonjakan overshoot -I  kurang  6%  dan overshoot -II berkisar 1,2% serta error-steady state di bawah 1 %.
Gambar 6 .  Respon kecepatan motor kondisi setpoint berubah
• Kondisi Berbeban
Pada  kondisi  ini,  model  yang  dirancang  diuji dengan memasukkan torsi beban 0,5 Nm pada time sampling 0,12 detik. Hasil pengujian dan respon seperti terlihat pada gambar 7, di mana menunjukkan  bahwa settling  time berkisar 0,27  detik, rise  time berkisar  0,29  detik,
lonjakan overshoot I  berkisar  2,7%  dan lonjakan overshoot II  berkisar  2,6% serta error-steady state berkisar 2%.
Gambar 7. Respon kecepatan motor kondisi berbeban
0,5 pb pm pk nol nk nm nb -6 -4 -2 0 2 4 6 1 0 Variabel input 0,5 pb pm pk nol nk nm nb
-0,09  -0,06  -0,03  0 0,03  0,0 6 0,09 1 0 Variabel output
I Putu Sutawinaya 1 , I Gede Wahyu Antara K. 2 , I Gede Suputra Widharma 3 , Made Wiryana 4

## SIMPULAN DAN SARAN
• Simpulan
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisis  yang  telah dilakukan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.  Dari simulasi kondisi setpoint tetap terlihat bahwa model kontroler yang dirancang mampu memberikan  kreteria  performansi  sistem  kontrol yang  tinggi. Rise time dan settling  time relatif cepat, overshoot relatif  kecil  dan steady  state error mendekati nol.
2.  Untuk  kondisi  perubahan setpoint dari  800-1200 rpm, rise time dan settling time yang ditunjukkan relatif  cepat, overshoot dan steady  state  error masih perlu ditekan.
3.  Pada  kondisi  berbeban,  kontroler  ini  mampu mengatasi  perubahan plant dengan  kembali  ke posisi setpoint relatif cepat.
• Saran
Maximum overshoot untuk model yang dikembangkan  ini  perlu  ditekan  lagi  melalui pembenahan  pada  aturan  dasar  ( rule  base )  Fuzzy.
Untuk  mengatasi  kelemahan  ini  maka  model  yang dikembangkan  ini  perlu  disempurnakan  kembali dengan menggunakan metode yang lain.

## Ucapan Terima Kasih
Dengan terpublikasinya artikel ini, Penulis mengucapkan terima kasih kepada Redaktur Jurnal Vastuwidya  dan  pihak-pihak  yang  terkait  dalam penulisan artikel ini. Begitu juga kami mengucapkan terima  kasih  kepada  MathWorks,  Perusahaan pengembang software Matlab  atas  perkenannya menggunakan ciptaannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Heber  Brian,  Xu  Longya,  Tang  Yifan,  1997,” Fuzzy Logic Enhanced Speed Control of an  Indirect  Field  Oriented  Induction Machine  Drive ”,  IEEE  Transactions  on Power  Electronics ,  Vol.  12,  No.  5,  pp. 772-773. Robyns Benoit, Berthereau Frederique,Hautier Jean-Paul, and Buyse Herve, 2000,”A Fuzzy-Logic-Based
Multimodel Field Orientation in an Indirect FOC  of  an  Induction  Motor” , IEEE Transactions  on  Industrial  Electronics , Vo. 47, No. 2.
Razzouk  A.Ba,  Cheriti  A.,  1997,  “Field- Oriented  Control  of  Induction  Motors Using Neural- Network Decouplers”, IEEE Transactions  on  Power  Electronics ,  Vol. 12, No. 4.
Sutawinaya  I  Putu,  2013,  ”Pengembangan model Fuzzy Mamdani untuk pengaturan kecepatan motor induksi berbasis metode kontrol Field Oriented”, LOGIC, vol 6 no. 1. PNB, Denpasar.
Sutawinaya  I  Putu,  2013,”  Pengembangan Model  Transformasi Clarke-Park pada Pengendalian  Motor  Induksi  Tiga  Phasa Menggunakan  Matlab/Simulink”,  LOGIC, volume 13 no. 1. PNB, Denpasar.
Sutawinaya  I  Putu  dan  Narottama,  2010,  ” Simulasi  Pengaturan  Kecepatan  Motor Induksi Menggunakan Kontroler PI dengan  Observer  ANFIS”,  LOGIC, volume 10 no. 1. PNB, Denpasar.
Zhen  Li,  and  Xu  Longya,  2000,  ”  Fuzzy
Learning Enhanced Speed Control of an Indirect Field-Oriented Induction Machine Drives ”,  IEEE  Transactions  Control
Systems Technology , Vol. 8, No. 2