Analisis Tuning Parameter PID Menggunakan Algoritma Genetika pada Pengontrolan Kecepatan Motor DC

Achmad Nur Aliansyah, N. Nurhayati, St Nawal Jaya`, Luther Pagiling, Wa Ode Siti Nur Alam, Muhammad Nadzirin Anshari Nur
{"title":"Analisis Tuning Parameter PID Menggunakan Algoritma Genetika pada Pengontrolan Kecepatan Motor DC","authors":"Achmad Nur Aliansyah, N. Nurhayati, St Nawal Jaya`, Luther Pagiling, Wa Ode Siti Nur Alam, Muhammad Nadzirin Anshari Nur","doi":"10.24843/mite.2022.v21i02.p17","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Intisari— Pengaplikasian motor DC sering mengalami ketidakstabilan kecepatan putaran akibat adanya pembebanan saat dioperasikan. Untuk mengatasinya kontrol PID dapat diaplikasikan untuk menstabilkan kecepatan. Kontrol PID merupakan kombinasi dari pengendalian proportional, integral dan derivative. Untuk mendapatkan performa yang baik diperlukan penalaan (tuning) ketiga parameter ini menggunakan beberapa metode, salah satunya algoritma genetika. Algoritma genetika bekerja dengan membentuk populasi dari beberapa individu yang berpotensi menghasilkan solusi optimal dinilai dari nilai ketahanannya (fitness). Beberapa parameter digunakan dalam algoritma genetika seperti ukuran populasi, jumlah generasi, probabilitas crossover dan  probabilitas mutasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode algoritma genetika untuk tuning parameter kontrol PID pada pengontrolan kecepatan putaran motor DC. Hasil pengujian diperoleh parameter algoritma genetika dengan ukuran populasi dan jumlah generasi sebesar 70, probabilitas crossover sebesar 0,9 dan probabilitas mutasi sebesar 0,4 dengan nilai fitness sebesar 6,261e+18. Parameter kontrol PID dengan nilai Kp = 9,4429; Ki = 19,3255 dan Kd = 0,45602 dan respon sistem dengan nilai rise time sebesar 0,1212 s, settling time sebesar 0,2562 s, overshoot sebesar 0,0366 % dan steady-state error sebesar 0,1739 %. Dengan parameter kontrol PID ini motor DC mampu bekerja mengikuti setpoint baik pada keadaan nilai beban yang tetap maupun berubah.","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24843/mite.2022.v21i02.p17","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Intisari— Pengaplikasian motor DC sering mengalami ketidakstabilan kecepatan putaran akibat adanya pembebanan saat dioperasikan. Untuk mengatasinya kontrol PID dapat diaplikasikan untuk menstabilkan kecepatan. Kontrol PID merupakan kombinasi dari pengendalian proportional, integral dan derivative. Untuk mendapatkan performa yang baik diperlukan penalaan (tuning) ketiga parameter ini menggunakan beberapa metode, salah satunya algoritma genetika. Algoritma genetika bekerja dengan membentuk populasi dari beberapa individu yang berpotensi menghasilkan solusi optimal dinilai dari nilai ketahanannya (fitness). Beberapa parameter digunakan dalam algoritma genetika seperti ukuran populasi, jumlah generasi, probabilitas crossover dan  probabilitas mutasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode algoritma genetika untuk tuning parameter kontrol PID pada pengontrolan kecepatan putaran motor DC. Hasil pengujian diperoleh parameter algoritma genetika dengan ukuran populasi dan jumlah generasi sebesar 70, probabilitas crossover sebesar 0,9 dan probabilitas mutasi sebesar 0,4 dengan nilai fitness sebesar 6,261e+18. Parameter kontrol PID dengan nilai Kp = 9,4429; Ki = 19,3255 dan Kd = 0,45602 dan respon sistem dengan nilai rise time sebesar 0,1212 s, settling time sebesar 0,2562 s, overshoot sebesar 0,0366 % dan steady-state error sebesar 0,1739 %. Dengan parameter kontrol PID ini motor DC mampu bekerja mengikuti setpoint baik pada keadaan nilai beban yang tetap maupun berubah.
基于遗传算法的直流电机调速PID参数整定分析
Intisary——直流电机应用程序在运行过程中由于受到抑制而经常出现转速波动。为了克服这一问题,可以采用PID控制来稳定转速。PID控制是比例、积分和微分控制的结合。为了获得良好的性能,这三个参数需要使用几种方法进行处理(调整),其中之一是遗传算法。遗传算法的工作原理是形成一个由一些个体组成的群体,这些个体可能产生根据其适应度值评估的最优解。遗传算法中使用了一些参数,如种群大小、世代数、交叉概率和突变概率。本研究旨在分析遗传算法调整PID控制参数以控制直流电机转速的方法。试验结果得到群体大小和世代大小为70,交叉概率为0.9,变异概率为0.4的遗传算法参数,适应度值为6.261e+18。PID控制参数,Kp=94429;Ki=193255和Kd=045602,系统响应具有01212s的上升时间值、02562s的稳定时间、00366%的过冲和01739%的稳态误差。有了这个PID控制参数,直流发动机能够根据设定点在恒定或变化的负载状态下运行。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
21
审稿时长
32 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信