Volume  10  No.2 Juli 2018 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## FIELD-ORIENTED CONTROL PERMANENT MAGNET MOTOR SINKRON MENGGUNAKAN ALGORITMA KUNANG-KUNANG
Muhammad Ruswandi Djalal 1* , Andareas Pangkung 2 , Marhatang 3 , Sonong 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Energi, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Ujung Pandang Jalan Perintis Kemerdekaan 7 km.10, Makassar 90245, Indonesia E-mail : * wandi@poliupg.ac.id Diterima: 29 Januari 2018 Direvisi: 17 Maret 2018 Disetujui: 3 April 2018

## ABSTRAK
Penggunaan  kontroler  PID  ( Proporsional-Integral-Derivatif) pada  sebuah  motor  sinkron  sangat  banyak digunakan,  karena  strukturnya  yang  sederhana,  kokoh  yang  kuat  dan  mudah  digunakan.  Penggunaan  kontroler PID  diperlukan  pengaturan  parameter  yang  tepat  untuk  kinerja  yang  optimal  pada  motor.  Solusi  yang  sering digunakan  adalah  metode trial-error ,  untuk  menentukan  parameter  yang  tepat  untuk  PID,  namun  hasil  yang didapat  tidak  membuat  kontroler  PID  optimal.  Belakangan  ini  sudah  banyak  penelitian  untuk  mengoptimasi kontroler  PID,  salah  dengan  metode  cerdas.  Untuk  itu  pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode  optimasi Algorithm  Firefly ,  untuk  mengoptimasi  dan  menentukan  parameter  yang  tepat  dari  PID.  FA  adalah  salah  satu metode  cerdas  yang  terinspirasi  dari  perilaku  kunang-kunang  yang  bergerak  dimalam  hari  dengan  kebiasaan berkedip, konsep inilah yang diadaptasi dan diterapkan menjadi algoritma cerdas untuk menyelesaikan masalah optimasi.  Dari  hasil  yang  diperoleh  metode  Firefly  dapat  dengan  baik  menala  parameter  PID.  Dari  hasil  yang memiliki metode firefly dapat dengan baik menala parameter PID, sehingga overshoot yang dihasilkan semakin cepat dan waktu settling sangat cepat. Hasil optimasi Kp 0.7417, Ki 0.3588, Kd 0.1. Overshoot yang dihasilkan masing-masing, tanpa control sebesar 43.33 pu, PID Trial sebesar 30.26 pu, dan PID Firefly sebesar 32.1 pu.
Kata Kunci : Motor Sinkron, PID, Firefly, Overshoot, Settling time

## ABSTRACT
The  use  of  a  PID  (Proportional-Integral-Derivative)  controller  on  a  synchronous  motor  is  very  widely  used, because of its simple, robust structure that is robust and easy to use. The use of PID controllers requires proper parameter adjustment for optimal performance on the motor. The most commonly used solution is the trial-error method,  to  determine  the  correct  parameters  for  PID,  but  the  results  do  not  make  the  PID  controller  optimal. Lately there has been a lot of research to optimize PID controller, wrong with smart method. For this purpose, we will use the optimized Algorithm Firefly method, to optimize and determine the exact parameters of PID. The FA is one of the smart methods inspired by the behavior of firefly that moves at night with the habit of blinking, it is  this  concept  that  is  adapted  and  applied  to  be  a  smart  algorithm  to  solve  optimization  problems.  From  the results obtained the Firefly method can well tune the PID parameters. From the results that have firefly method can  be  well  tuned  parameters  PID,  so  that  the  resulting  overshoot  faster  and  settling  time  is  very  fast. Optimization results Kp 0.7417, Ki 0.3588, Kd 0.1. Overshoot generated respectively, without control of 43.33 pu, Trial PID of 30.26 pu, and Firefly PID of 32.1 pu.
Keywords: Synchronous Motor, PID, Firefly, Overshoot, Settling time

## PENDAHULUAN
Penggunaan  motor  listrik  AC  sudah banyak  digunakan  dari  pada  motor  DC  karena arus AC dapat dibangkitkan dan didistribusikan dengan biaya yang lebih murah dari pada arus DC. Selain itu, motor listrik AC memiliki keunggulan dalam hal biaya, ukuran, berat, dan membutuhkan lebih sedikit perawatan  dibanding  motor  DC.  Salah  satu jenis  motor  listrik  AC  adalah  motor  sinkron. Penggunaan  motor  sinkron  sudah  banyak  di industry  dan  sebagai  alat  pengontrolnya digunakan  controller  Proportional  Integral Derivative  (PID).  Penggunaan  peralatan  PID juga  memiliki  permasalahan  tersendiri,  yaitu nilai  gain  yang  masih    di  tunning  secara manual.  Kontrol  (PID)  memiliki  kinerja  yang baik  sehingga  banyak  digunakan  dalam  dunia industri.  Namun  memiliki  kelemahan  yaitu membutuhkan  perhitungan  matematik  yang rumit  untuk  mengisi  masing-masing  nilai  gain dari PID.
Beberapa  metode  optimasi  berbasis metode  konvensional  maupun  metode  cerdas telah  banyak  digunakan  untuk  mengoptimasi parameter  PID  pada  motor  listrik,  diantaranya Artificial  Bee  Colony  (Liao,  Hu,  &  Wang, 2014),  Evolutionary  Algorithm  (Ting,  Xie,  & Jing,  2008),  Particle  Swarm  Optimization (BAZI,  2009;  Fan  et  al.,  2013),  Bio-Inspired Algorithm  (Katal  &  Singh,  2012),  Bacterial Foraging  (Bhushan  &  Singh,  2011;  Precup, David, Petriu, Preitl, & Rădac, 2013), Genetic Algorithm  (Chen,  Ma,  &  Yun,  2013)  Fuzzy Logic (Bansal & Narvey), dan Cuckoo Search (Djalal,  Ajiatmo,  Imran,  &  Robandi,  2015). Untuk  mengatasi  permasalahan  di  atas,  pada penelitian  ini  diusulkan  sebuah  metode Algoritma Firefly untuk mengontrol kecepatan motor sinkron.

## PEMODELAN MOTOR SINKRON
Sistem  dimodelkan  dengan  d-q  model digambarkan  pada  persaman  berikut  (Liao  et al., 2014).
sd d sd PM L i     (1)
sq q sq L i   (2)
sd s sd d sd r q sq d v R i L i w L i dt 
  (3)
sq s sq q sq r d sd r PM d v R i L i w L i w dt      (4)
Di  mana sd  dan sq  adalah  sumbu  d-q  fluks stator; sd i dan sq i adalah  sumbu  d-q  arus stator; PM  adalah  fluks  medan  magnet;  R s adalah  resistansi  stator;  w r adalah  kecepatan rotor.  Torsi  T EM dituliskan  pada  persamaan  5, dengan asumsi L d dan L q sama.
3 2 2 EM PM sq P T i   (5)
Pemodelan motor sinkron yang digunakan ditampilkan sebagai berikut.
Gambar 1. Pemodelan Motor sinkron di Simulink
Kontrol  PID  adalah  salah  satu  kontrol yang  sudah  banyak  digunakan  pada  aplikasi industri  karena  strukturnya  yang  sederhana, PID kontrol
0 1 ( ) [ ( ) ( ) ] t
t p d i de
u t k e t e t dt T
T dt     (6)
Di  mana,  u(t)  adalah  nilai  kontrol  yang dihitung  oleh  kontroler  PID,  Kp  adalah koefisien  proporsional,  Ti  adalah  integral waktu  konstan  dan Td  adalah  diferensian  time konstan.  Fungsi  dari  ketiga  elemen  tersebut adalah :
- Proporsional: menggambarkan sinyal deviasi e (t) dari sistem kontrol proporsional.  ketika  sinyal    e(t)  ada, kontroler  PID  menghasilkan  efek  kontrol segera untuk mengurangi penyimpangan.
- Integral : digunakan untuk menghilangkan kesalahan statis dan meningkatkan stabilitas sistem.
- Diferensial  :  mencerminkan  perubahan penyimpangan  sinyal,  memperkenalkan sinyal  koreksi  sebelum  penyimpangan nilai  sinyal  menjadi  lebih  besar  dan mempercepat respon sistem untuk mengurangi pengaturan waktu.
Oleh  karena  itu,  merancang  kontroler PID terutama berarti menentukan tiga parameter,serta  bagaimana  mengkombinasikan ketiga  parameter  PID  (Kp,  Ki,  Kd).  Dalam penelitian  ini, Firefly  Algorithm diusulkan
Jurnal Teknologi 10 (2) pp 153 - 160 © 2018
untuk  mencari  parameter  optimal  PID.  Blok diagram  sistem  kontrol  ditunjukkan  pada gambar 2.
PID Kontroler Motor DC r(t) CSA - + y(t)
Gambar 2. Sistem Kontroler PID-Firefly Parameter motor
sinkron yang
digunakan ditampilkan pada table berikut.
Tabel 1. Parameter Motor Sinkron (Liao et al., 2014) No Parameter Nilai 1 Resistansi Stator 1  2 Induktansi d-axis 1mH 3 Torsi Konstan 0.0475NM 4 Jumlah Kutub 2 5 Induktansi q-axis 1mH 6 Momen Inersia 0.0006kgm 2

## FIREFLY ALGORITHM
Algoritma  ini  pertama  ditemukan  oleh Dr.  Xin-She  Yang  di  Universitas  Cambridge pada  tahun  2007.  Pada  algoritma  ini  terdapat tiga perumusan dasar :
1. Semua  kunang-kunang  adalah  unisex,  jadi suatu  kunang-kunang  akan  tertarik  dengan kunang-kunang  lain  terlepas  dari  jenis kelamin mereka.
2. Daya  tarik  sebanding  dengan  kecerahan, maka  kunang-kunang  dengan  kecerahan lebih redup akan bergerak ke arah kunang- kunang dengan kecerahan lebih terang dan kecerahan berkurang seiring dengan bertambah  jarak.  Apabila  tidak  ada kunang-kunang  yang  memiliki  kecerahan paling  cerah  maka  kunang-kunang  akan bergerak random.
3. Tingkat kecerahan kunang-kunang
dideterminasikan  oleh  tempat  dari  fungsi objektif kunang-kunang.
Dalam  proses  permasalahan  optimisasi, kecerahan cahaya kunang-kunang adalah sebanding  untuk  nilai  dari  fungsi  tujuan. Bentuk  lain  dari  kecerahan  dapat  didefinisikan pada cara yang sama untuk fungsi fitness pada
algoritma  genetika.  Berdasarkan  pada  ketiga peraturan  ini,  langkah  dasar  dari  algoritma kunang-kunang  (FA)  dapat  diringkas  sebagai pseudo code berikut :
Tabel 2. Pseudo Code Firefly Fungsi objektif f(x), x = (x1, ..., xd)T Inisialisasi populasi kunang-kunang xi (i = 1, 2, ..., n)
Tentukan koefisien penyerapan cahaya γ while (t < Max Generation) for i = 1 : n semua n kunang-kunang for j = 1 : i semua n kunang-kunang
Intensitas  cahaya  Ii  pada  xi  ditentukan oleh f(xi)
if (Ij > Ii)
Pindahkan  kunang-kunang  I  menuju  j pada dimensi d
end if Ketertarikan  populasi  dengan  jarak  r pada exp[−γ r]
Evaluasi  solusi  baru  dan  perbarui intensitas cahaya end for j end for i Urutkan  peringkat  kunang-kunang  dan  cari posisi terbaik baru end while

## Penalaan PID dengan Firefly
Gambar berikut menunjukkan diagram alir algoritma metode Firefly Algorithm  (FA) yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  menala parameter PID. Fungsi objektif yang digunakan  untuk  menguji  kestabilan  sistem adalah  dengan Integral  Time  Absolut  Error (ITAE).
0 ( ) t ITAE t t dt     (7)
Parameter  PID  yang  ditala  oleh  FA adalah Kp, Ki dan Kd. Adapun untuk diagram alir  proses  penalaan  parameter  PID  dengan menggunakan metode Firefly Algorithm (CSA) ditunjukkan oleh flowchart pada Gambar 5 dan gambar  4  menunjukkan  pemodelan  motor sinkron pada Simulink Matlab 2015.
Tabel 3. Parameter Firefly Parameter Nilai Alpha 0.25 Beta 0.2 Gamma 1 Dimensi 80
Jumlah Kunang-Kunang 80 Iterasi Maksimum 50 Iteration Parameters 50 Dimension 3 Batas Atas Kp, Ki, Kd [1 1 0.1] Batas Bawah Kp, Ki, Kd [0.1 0.1 0.01] Tabel 4. Hasil Penalaan Parameter PID Parameter Firefly Kp 0.7417 Ki 0.3588 Kd 0.1
Gambar 4. Convergence Graph
Dari  grafik  di  atas,  terlihat  proses konvergensi  algoritma  yang  cepat  dalam melakukan  perhitungan.  Dimana  algoritma firefly sudah konvergen pada iterasi ke 10. Dari hasil  optimasi  didapatkan  parameter  PID masing-masing  Kp  =  0.7417,  Ki  =  0.3588,  Kd =  0.1.  Berikut  ditampilkan  respon  masing- masing studi kasus.
Mulai Input Parameter FA : - Alpha, Beta, Gamma - Dimensi - Jumlah Kunang-Kunang
- Batas Bawah & Atas Parameter
PID (Lb,Ub) - Maximum Generation (MaxGen) - Data Motor Sinkron Pencarian Populasi Kunang-Kunang Selesai Tidak Evaluasi fitness function Inisialisasi Populasi Firefly Proses Hasil, Visualisasi dan output Hasil Penalaan Parameter PID Urutkan Solusi Terbaik
Gambar 3. Flowchart Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Simulasi  pertama  adalah  simulasi  open loop  Motor  Sinkron  tanpa controller .  Berikut hasil  simulasi.  Gambar  berikut  menunjukkan proses  konvergensi  algoritma  firefly  dalam melakukan  optimasi  terhadap  parameter  PID motor sinkron.
Jurnal Teknologi 10 (2) pp 153 - 160 © 2018

## A. Respon  Kecepatan  Motor  Sinkron  tanpa

## Controller
Simulasi  pertama  adalah  simulasi  open loop  Motor  Sinkron  tanpa controller .  Gambar berikut  menunjukkan  pemodelan  system  tanpa controller.  Untuk  melihat  respon  system  tanpa control, ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 5. Pemodelan Motor Sinkron Tanpa Kontrol
Gambar 6. Respon kecepatan motor sinkron tanpa control Tabel berikut menunjukkan karakteristik system masing-masing nilai overshoot (Max), nilai mean, dan nilai median.
Tabel 5. Statistik respon system tanpa kontrol Parameter Value Max 43.33 Mean 28.34 Median 29.21 Gambar berikut menunjukkan analisa eigenvalue saat system  tanpa control.
Gambar 7. Eigenvalue motor sinkron tanpa kontrol
Dari  hasil  simulasi  tanpa  kontroler, didapatkan  respon  osilasi  kecepatan  motor sinkron yang sangat tinggi, yaitu sebesar 43.33 dari  setpoint  sebesar  30.  Hal  ini  dikarenakan sistem  tidak  ada  umpan  balik,  sehingga  motor bekerja  tanpa  ada  batasan  dan  untuk  sistem yang  seperti  ini  sangat  dihindari.  Kemudian ketika ada perubahan beban pada t= 3s, respon motor  tidak  begitu  baik  merespon  perubahan beban,  oleh  karenanya  terdapat  osilasi  yang sangat  besar.  Gambar  7  menunjukkan  nilai eigenvalue  system  di  mana  terdapat  satu  nilai eigen.
Untuk  itu  sangat  diperlukan  desain sistem  kontrol  yang  tepat  dengan  penambahan kotroler  PID  pada  motor  sinkron,  sehingga kecepatan  yang  dihasilkan  dapat  dikontrol sesuai  dengan  beban  yang  dikopel  oleh  motor sinkron.

## B. Respon  Kecepatan  Motor  Sinkron  dengan PID Trial
Simulasi  system  yang  kedua  adalah system  dengan  control  PID  yang  ditunning secara coba-coba (trial). Parameter PID di sini tidak  diset  berdasarkan  suatu  metode,  tetapi hanya  menebak  nilai  settingan  PID  pada penerapannya  ke  Motor  Sinkron.  Gambar berikut menunjukkan pemodelan motor sinkron  yang  dikontrol  dengan  PID  trial. Gambar  9  menunjukan  respon  system  dengan control PID trial.
Gambar 8. Pemodelan motor sinkron control
PID Trial
Gambar 9. Respon kecepatan motor sinkron control PID trial Tabel berikut menunjukkan
karakteristik system masing-masing nilai overshoot (Max), nilai mean, dan nilai median.
Tabel 6. Statistik respon system control PID trial Parameter Value Max 30.26 Mean 28.04 Median 30
Gambar  berikut  menunjukkan  analisa eigenvalue  saat  system    dikontrol  dengan  PID trial.
Gambar 10. Eigenvalue motor sinkron control PID trial
Dari  hasil  simulasi  motor  sinkron  dengan kontroler  PID  trial,  didapatkan  respon  osilasi kecepatan  motor  sinkron  yang  lebih  baik dibanding  dengan  system  tanpa  kontrol,  yaitu sebesar  30.26  dari  setpoint  sebesar  30. Kemudian  settling  time  yang  juga  lebih  cepat untuk  menuju  ke  kondisi  steady  state. Kemudian ketika ada perubahan beban pada t=
3s,  respon  motor  sudah  tidak  memiliki  osilasi overshoot.  Gambar  10  menunjukkan  nilai eigenvalue  system  di  mana  terdapat  dua  nilai eigen.  Nilai  eigen  lebih  negative  menandakan system semakin stabil.
C. Respon  Kecepatan  Motor  Sinkron  dengan
PID Firefly Simulasi system yang ketiga adalah system dengan control PID yang ditunning menggunakan algoritma cerdas Firefly.
Parameter  PID  di  sini  ditunning  berdasarkan metode  firefly  dengan  suatu  fungsi  tujuan. Algoritma  firefly  akan  encari  nilai  paling optimal berdasarkan batasan fungsi tujuan dan batasan  yang  sudah  ditentukan.  Gambar berikut menunjukkan pemodelan motor sinkron  yang  dikontrol  dengan  PID  Firefly. Gambar 12 menunjukan respon system dengan control PID Firefly.
Gambar 11. Pemodelan motor sinkron control PID Firefly
Gambar 12. Respon kecepatan motor sinkron control PID Firefly
Tabel  berikut  menunjukkan  karakteristik system  masing-masing  nilai  overshoot  (Max), nilai mean, dan nilai median.
Tabel 7. Statistik respon system control PID
Firefly Parameter Value Max 32.1
Jurnal Teknologi 10 (2) pp 153 - 160 © 2018
Mean 28.99 Median 29.9 Gambar berikut menunjukkan analisa eigenvalue  saat  system    dikontrol  dengan  PID trial.
Gambar 13. Eigenvalue motor sinkron control PID Firefly Dari  hasil  simulasi  motor  sinkron  dengan kontroler  PID  Firefly,  didapatkan  respon osilasi  kecepatan  motor  sinkron  yang  lebih baik  dibanding  dengan  system  tanpa  kontrol, yaitu  sebesar  32.1  dari  setpoint  sebesar  30. Hasil  overshoot  yang  didapatkan  lebih  besar dibanding  dengan  trial  metode,  namun  dari settling time lebih baik dibanding trial metode. Kemudian ketika ada perubahan beban pada t= 3s,  respon  motor  sudah  tidak  memiliki  osilasi overshoot,  dan  osilasi  minimum  juga  lebih baik  dibanding  dengan  trial  metode.  Gambar 13  menunjukkan  nilai  eigenvalue  system  di mana terdapat tiga nilai eigen. Nilai eigen lebih negative menandakan system semakin stabil.
Untuk meninjau respon system keseluruhan, ditampilkan gamber berikut ini.
Gambar 14. Perbandingan respon keseluruhan motor sinkron
Dari  beberapa  analisa  di  atas,  dapat dilihat  besar  overhoot,  settling  time  dan
eigenvalue  yang  semakin  membaik.  Ini  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan metode  cerdas  untuk  mengoptimasi  parameter PID,  hasil  yang  didapat  untuk  kinerja  PID sangat  baik  karena  menunjukkan  respon  yang cepat untuk kontrol motor sinkron.

## KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  metode  cerdas Firefly    Algorithm sebagai  metode  penalaan PID Controller, didapatkan  hasil  penalaan parameter  nilai PID yang  optimal,  yaitu  Kp 0.7417, Ki 0.3588, Kd 0.1.
Overshoot  yang  dihasilkan  masing- masing,  tanpa  control  sebesar  43.33  pu,  PID Trial sebesar 30.26 pu, dan PID Firefly sebesar 32.1 pu.
Dari  beberapa  analisa  di  atas,  dapat dilihat  besar  overhoot,  settling  time  dan eigenvalue  yang  semakin  membaik.  Ini  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan metode  cerdas  untuk  mengoptimasi  parameter PID,  hasil  yang  didapat  untuk  kinerja  PID sangat  baik  karena  menunjukkan  respon  yang cepat untuk kontrol motor sinkron.

## DAFTAR PUSTAKA
Bansal,  U.  K.,  &  Narvey,  R.  Speed  control  of  DC motor using Fuzzy PID controller.
BAZI,  S.  (2009). Contribution  à  la  Commande Robuste  d’une  Machine  Asynchrone  par  la
Technique PSO «Particle Swarm
Optimization. Université de Batna 2.
Bhushan, B., & Singh, M. (2011). Adaptive control of nonlinear systems using bacterial foraging algorithm. International Journal of Computer  and  Electrical  Engineering,  3 (3), 335.
Chen,  Y.,  Ma,  Y.-j.,  &  Yun,  W.-x.  (2013). Application  of  improved  genetic  algorithm in  PID  controller  parameters  optimization. Indonesian Journal of Electrical Engineering  and  Computer  Science,  11 (3),
1524-1530. Djalal, M. R., Ajiatmo, D., Imran, A., & Robandi, I.
(2015).  Desain  Optimal  Kontroler  PID Motor  DC  Menggunakan  Cuckoo  Search
Algorithm. SENTIA 2015, 7 (1).
Fan, X., Cao, J., Yang, H., Dong, X., Liu, C., Gong, Z.,  &  Wu,  Q.  (2013). Optimization  of  PID parameters  based  on  improved  particle- swarm-optimization. Paper  presented  at  the Information  Science  and  Cloud  Computing Companion  (ISCC-C),  2013  International Conference on.
Katal,  N.,  &  Singh,  S.  K.  (2012).  Optimal  Tuning of  PID  Controller  for  DC  Motor  using  Bio- Inspired  Algorithms. International  Journal of Computer Applications, 56 (2). Liao, W., Hu, Y., & Wang, H. (2014). Optimization of  PID  control  for  DC  motor  based  on artificial  bee  colony  algorithm. Paper presented  at  the  Advanced  Mechatronic Systems  (ICAMechS),  2014  International Conference on.
Precup, R.-E., David, R.-C., Petriu, E. M., Preitl, S.,
&  Rădac,  M.-B.  (2013).  Fuzzy  logic-based adaptive  gravitational  search  algorithm  for optimal  tuning  of  fuzzy-controlled  servo systems. IET Control Theory &
Applications, 7 (1), 99-107. Ting,  L.,  Xie,  G.,  &  Jing,  Z.  (2008). The  PID parameters  tuning  based  on  immune  mind evolutionary  algorithm. Paper  presented  at the  Control  Conference,  2008.  CCC  2008. 27th Chinese.