Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Energi listrik merupakan salah satu energi alternatif untuk menggantikan Bahan Bakar Minyak pada dunia transpotasi, salah satu sistem yang saat ini dikembangkan adalah penggunaan motor induksi 3 phasa, untuk membuat sistem yang tangguh maka dikembangkan metoda vector control untuk mengatasi kelemahan motor induksi. Pada sistem ini inverter sebagai salah satu komponen yang digunakan pada sistem. Dalam penelitian ini akan diteliti penggunaan kontroler logika fuzzy pada inverter sebagai pengendali kecepatan motor induksi. Kontroler logika fuzzy digunakan sebagai rangkaian switching inverter, perancangan inverter ini berdasarkan metode inverter yang telah ada. Inverter kontroler logika fuzzy yang dihasilkan kemudian disimulasikan pada motor induksi sehingga didapatkan suatu bentuk inverter yang dapat mengontrol kecepatan motor induksi dengan respon yang baik.

---

AbstractIn response to concerns about energy cost, energy dependence, and environmental damage, a rekindling of interest in electric vehicles (EV?s) has been obvious. Thus, the development of power electronics technology for EV?s will take an accelerated pace to fulfill the market needs, regarding with the problem in this paper is presented development of fuzzy logic inverter in induction motor control for electric vehicle propulsion. The Fuzzy logic inverter is developed in this system to directed toward developing an improved propulsion system for electric vehicles applications, the fuzzy logic controller is used for switching process. This paper is describes the design concepts, configuration, controller for inverter fuzzy logic and drive system is developed for this high-performance electric vehicle."

"After explaining the physics and fundamental concepts of electromagnetic conversion, this book introduces the standard mathematical models for induction machines-whichever rotor technology is used-and introduces a new parameter sensitivity reduction method. "

"Inverter merupakan suatu alat elektronika yang mampu mengubah listrik DC menjadi AC. Salah satu pengaplikasian dari inverter adalah untuk pengendalian motor listrik. Inverter konvensional memiliki dua tingkat tegangan fasa. Kekurangan dari inverter ini adalah adanya Total Harmonic Distortion (THD) yang cukup besar sehingga membuat performa dari motor listrik menjadi tidak maksimal. Pada penelitian ini, digunakan inverter yang mampu mengeluarkan tiga-tingkat tegangan fasa sehingga memiliki THD lebih baik. Inverter yang digunakan merupakan jenis Neutral Point Clamped (NPC). Penggunaannya yang luas dan hanya menggunakan satu sumber DC saja menjadi alasan pemilihan jenis inverter tersebut. Inverter ini diuji untuk mengendalikan motor induksi menggunakan algoritma switching Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM) dan algoritma pengendali motor Rotor Flux Oriented Control (RFOC). Penelitian ini dilakukan menggunakan aplikasi MATLAB/SIMULINK CMEX S-Function. Melalui aplikasi tersebut dapat dilihat bahwa performa motor induksi dengan menggunakan inverter tiga-tingkat jenis NPC ini memiliki ripple dan THD yang lebih rendah dibandingkan dengan inverter konvensional dua-tingkat, terutama pada kecepatan rendah.

---

An inverter is an electronic device that can convert DC electricity into AC. One of the applications of the inverter is to control electric motors. Conventional inverters have two levels of phase voltage. The disadvantage of this inverter is that there is a large amount of Total Harmonic Distortion (THD) so the performance of the electric motor is not optimal. In this study, the inverter proposed has three levels of phase voltage so that it had better THD. The inverter used is a type of Neutral Point Clamped (NPC). The reason of choosing this type of inverter is because it is widely used and it only uses one DC source. This inverter was tested to control the induction motor using the Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM) switching algorithm and the Rotor Flux Oriented Control (RFOC) motor control algorithm. This research was conducted using the MATLAB/SIMULINK CMEX S-Function application. The application shows that the performance of the induction motor using this NPC type of three-level inverter has lower ripple and THD than conventional two-level inverters, especially at lower velocity."

"ABSTRAKLogika fuzzy diterapkan pada pengendali VCO akan memberikan kemudahan dan keunggulan bila dibandingkan dengan kendali konvensional. Pada Tesis ini diterapkan pengendali logika fuzzy pada pengendalian proses frekuensi. Pengendali logika fuzzy menggunakan metode implikasi dan defuzzikasi dari Yager. Implikasi Yager menerapkan operator logika dari Zadeh, Fungsi implikasi Yager mendefinisikan relasi himpunan fuzzy . Algoritma pengendali logika fuzzy diterjemahkan kedalam program komputer menggunakan teknik programming pascal untuk prosedur pembacaan dan pengiriman data. Perangkat keras dibuat sebagai rangkaian pengendalian proses frekueensi yang terdiri dari rangkaian konversi V/F dan FR'. Tujuan pengendalian proses frekuensi adalah mempertahankan frekuensi keluaran yang diinginkan agar tetap pada berbagai kondisi, walaupun terdapat ganguan yang masuk ke proses. "

"This book, hybrid intelligent systems based mainly on type-2 fuzzy logic for intelligent control. Hybrid intelligent systems combine several intelligent computing paradigms, including fuzzy logic, and bio-inspired optimization algorithms, which can be used to produce powerful automatic control systems. The book is organized in three main parts, which contain a group of chapters around a similar subject. The first part consists of chapters with the main theme of theory and design algorithms, which are basically chapters that propose new models and concepts, which can be the basis for achieving intelligent control with interval type-2 fuzzy logic. The second part of the book is comprised of chapters with the main theme of evolutionary optimization of type-2 fuzzy systems in intelligent control with the aim of designing optimal type-2 fuzzy controllers for complex control problems in diverse areas of application, including mobile robotics, aircraft dynamics systems and hardware implementations. The third part of the book is formed with chapters dealing with the theme of bio-inspired optimization of type-2 fuzzy systems in intelligent control, which includes the application of particle swarm intelligence and ant colony optimization algorithms for obtaining optimal type-2 fuzzy controllers."

"Fuzzy Model Reference Learning Control merupakan suatu teknik kendali yang dapat mengatasi keterbatasan pengendali fuzzy yang tidak memiliki suatu algoritma untuk mengkompensasi perubahan kondisi tau variasi yang besar dari sistem yang dikendalikannya, Fuzzy Model Reference Learning Control memiliki kemampuan untuk mengatasi adanya perubahan parameter sistem dengan menggunakan mekanisme pembelajaran. Sistem pengereman mobil merupakan sistem dengan parameter yang bervariasi, yaitu specific torque sehingga metoda Fuzzy Model Reference Learning Control diaplikasikan pada pengendali sistem ini. Pengendali menggunakan suatu model referensi pada mekanisme pembelajarannya yang merepresentasikan bagaimana suatu sistem perngereman diharapkan untuk berlaku. Hasil simulasi menunjukkan pengendali mampu memaksa sistem pengereman mobil yang dikendalikannya berlaku seperti model referensi walaupun dengan specific torque yang bervariasi."

"Dalam skripsi ini akan membahas simulasi untuk rancangan buck-boost converter yang dikendalikan dengan pengendali logika fuzzy. Kebutuhan akan listrik yang semakin meningkat mendorong perkembangan pembangkit listrik berskala kecil untuk memenuhi kebutuhan tenaga listrik pribadi. Salah satu bentuk pembangkit yang umum digunakan untuk tujuan ini adalah pembangkit listrik tenaga angin. Tenaga listrik kemudian dialirkan ke baterai untuk disimpan. Dengan menggunakan sistem buck-boost converter, nilai tegangan dari generator yang fluktuatif dapat diregulasi menjadi nilai tegangan yang sesuai dengan baterai. Arduino UNO digunakan sebagai mikrokontroler yang bertugas unuk mengendalikan lebar duty cycle dari sinyal PWM yang mengatur besar tegangan keluaran dari sistem ini. Sistem pengendalian fuzzy logic digunakan dalam pemrograman mikrokontroler. Sistem ini diterapkan, diuji, serta dianalisis dalam bentuk simulasi pada software Proteus Design Suite 8.

---

In this thesis, a simulation of a fuzzy logic controlled buck-boost converter for wind turbine system is presented. As the demand for electricity has been increasing recently, the development for small-scale power plants has been encouraged to meet the personal electricity needs. A form of power plant that is commonly used for this purpose is wind power generator. A battery is often used to store the produced electric power. By using buck-boost converter, the fluctuating voltage output from the wind turbine generator can be regulated to the rated value of the battery voltage input. Microcontroller Arduino UNO is programmed to control the duty cycle of sent PWM signal to regulate the output voltage of the system. Fuzzy logic control system is used in the programming. The simulation has been developed, analyzed, and validated by simulation study using Proteus Design Suite 8.4."

"Dengan berkembangnya pembangunan perkotaan dan kebutuhan industri, semakin pipa panjang diperlukan. Untuk kebutuhan industri diperlukan suatu sistem system pengendalian yang kuat, adaptif, efisien, dan ramah lingkungan untuk memenuhi kebutuhan yang sangat besar. Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem kendali berdasarkan kecerdasan buatan dengan logika fuzzy pada kontrol aliran air berdasarkan PLC. Pada penelitian ini sistem logika fuzzy menggunakan 2 input himpunan fuzzy yaitu error dan perubahan kesalahan. Setiap himpunan fuzzy menggunakan 5 fungsi keanggotaan yang bernilai negatif besar (NB), negatif sedang (NM), nol (ZO), positif sedang (PM), besar positif (PB). Sistem dapat melakukan kontrol debit sesuai kebutuhan. Sistem ini terletak pada komputer yang berfungsi sebagai pusat kendali dan mengambil data dari server OPC tempat data diambil dari PLC menggunakan komunikasi Ethernet yang terhubung langsung ke plant. Sistem kontrol berbasis logika fuzzy dioperasikan pada pabrik prototipe pada skala lab, dan analisis kinerja diverifikasi secara eksperimental. Data dapat langsung diambil dan dilihat menggunakan MATLAB SIMULINK. Berdasarkan hasil percobaan dapat disimpulkan kontrol menggunakan logika fuzzy lebih baik dari kontrol konvensional PID. Hasil kontrol menggunakan logika fuzzy mencapai kondisi tunak lebih cepat yaitu 24,24 detik tanpa overshoot dibandingkan dengan menggunakan PID yaitu ID 48,6 detik dengan overshoot 16,2%.

---

With the development of urban development and industrial needs, more and more long pipes are needed. For industrial needs, a strong, adaptive, efficient, and environmentally friendly control system is needed to meet enormous needs. In this research, a control system based on artificial intelligence has been designed with fuzzy logic on water flow control based on PLC. In this study, the fuzzy logic system uses 2 input fuzzy sets, namely error and error change. Each fuzzy set uses 5 membership functions with large negative values ​​(NB), medium negative (NM), zero (ZO), moderate positive (PM), large positive (PB). The system can perform discharge control as needed. This system is located on a computer that functions as a control center and retrieves data from the OPC server where data is retrieved from the PLC using Ethernet communication that is connected directly to the plant. Fuzzy logic based control system is operated in a prototype factory on a lab scale, and performance analysis experimentally verified. Data can be directly retrieved and viewed using MATLAB SIMULINK. Based on the experimental results, it can be concluded that the control using fuzzy logic is better than conventional PID control. The results of the control using fuzzy logic reached steady state faster, namely 24.24 seconds without overshooting compared to using PID, namely ID48.6 seconds with 16.2% overshoot."

"Pembangkitan listrik hams memperhatikan pengendalian kecepatan putar turbin generator agar Iistrik yang dibangkitkan memiliki frekuensi yang stabil dan daya sinkron yang besar.Pengendalian kecepatan putar pada turbin uap menggunakan Auromatic Generation Control (AGC) bertujuan agar response deviasi frekuensi tidak memiliki error steady-state serta mampu mengembalikan kepada kecepatan sinkronnya secepat mungkin sehingga daya sinkron sistem bertambah tinggi. Pembahasan meliputi pemodelan sistem steam turbine-generator yang sederhana, konsep dasar Iogika fuzzy dan penerapannya sebagai pengendali. Analisis dilakukan terhadap transient stability dan steady-state strability pada sistem dengan pengendali Iogika fuzzy sebagai AGC yang mengalami gangguan (disturbance) pada beban dan tegangan. Serta unjuk kerjanya dibandingkan dengan sistem dengan pengendali PI.Simulasi pengendali logika FLIZZY sebagai AGC dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Simulink pada Matlab versi 5.3. Dari simulasi didapat bahwa pengendali logika Fuzzy tipe PFD sebagai AGC mampu menghilangkan error steady-state response deviasi frekuensi dengan cepat dan memiliki daya sinkron yang relatif bertambah tinggi dibandingkan pengendali PI."

"Fitur sistem kestabilan dapat di definisikan sebagai sebuah fitur keselamatan yang mampu menginterferensi kendali kendaaran dalam keadaan yang sulit dikendalikan oleh pengemudi pada umumnya. Dalam peningkatan sistem stabilitas kendaraan listrik dengan motor penggerak pada masing – masing roda, penulis melakukan penelitian menggunakan skema pengenali non-linear berdasarkan Model Predictive Control (MPC). Untuk menghindari efek samping yang tidak diinginkan, skidding atau ketidaknyamanan pengemudi dalam kondisi berkendara kritis, metode MPC memungkinkan untuk mempertimbangkan kendala motor listrik penggerak dan rasio slip. Pengendali ini diusulkan untuk mengatasi masalah yang menantang. Pendekatan analitis untuk pengontrol yang diusulkan diberikan dan diterapkan untuk mengevaluasi pengendalian dan stabilitas kendaraan listrik. Pada pengujian sistem pengendali ini akan menggunakan aplikasi LabView sebagai simulasi untuk hasil kinerja dari sistem yang akan di uji. Untuk pengujian pada model kendaraan, penulis menggunakan aplikasi CarSim untuk melihat hasil sistem pengendali yang sebelumnya sudah dirancang.

---

The stability system feature can be defined as a safety feature that is able to interfere with vehicle control in situations that are difficult for drivers to control in general. In improving the stability system of electric vehicles with motor drives on each wheel, the authors conducted a study using a non-linear recognition scheme based on a Predictive Control Model (MPC). To avoid unwanted side effects, skidding, or driver discomfort in critical driving conditions, the MPC method makes it possible to consider the constraints of the electric motor drive and slip ratio. This controller is proposed to overcome challenging problems. An analytical approach to the proposed controller is given and applied to evaluate the control and stability of electric vehicles. In testing, this controller system will use the LabView application as a simulation for the performance results of the system to be tested. For testing on vehicle models, the authors use the CarSim application to see the results of the control system that was previously designed."