Identifikasi Sistem Motor DC dan Kendali Linear Quadratic Regulator Berbasis Arduino-Simulink Matlab

Fahmizal, Fahmizal; Fathuddin, Fahmy; Susanto, Rudi

doi:10.24843/mite.2018.v17i02.p20

Cited by 6 publications

(7 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Penelitian pemodelan identifikasi sistem kendali kecepatan motor DC dengan kendali PID merupakan topik penting dalam pengembangan sistem kendali motor. Berbagai penelitian telah dilakukan pada domain ini, seperti studi identifikasi model eksperimental pada kendali kecepatan motor DC [1], penerapan kendali fuzzy pada motor DC [2], dan penggunaan kendali PID pada motor DC dengan berbagai metode seperti Arduino [ 3], mikrokontroler ATmega16 [4], dan Algoritma Firefly [5].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Pemodelan Identifikasi Sistem untuk Pengaturan Kecepatan Motor DC dengan Kontrol PID

Rahman Hidayat,

Dwi Risdhayanti,

Fitri

et al. 2024

ELK

View full text Add to dashboard Cite

Perancangan untuk pemodelan dan identifikasi sistem untuk pengaturan sistem merupakan aspek penting dalam pengembangan kontroler untuk motor DC guna mencapai pengaturan kecepatan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi metode-metode pemodelan dan identifikasi sistem yang efektif serta menerapkan kontrol Proporsional-Integral-Derivative (PID) untuk mengatur kecepatan motor DC. Pendekatan ini diharapkan dapat meningkatkan performa kontrol kecepatan motor DC dalam berbagai aplikasi. Pemodelan sistem motor DC dilakukan untuk memahami karakteristik dinamisnya, sedangkan identifikasi parameter sistem dilakukan untuk mengestimasi parameter-parameter penting yang mempengaruhi respons motor. Kontrol PID dipilih karena kemampuannya yang teruji dalam memberikan respons yang cepat dan stabil terhadap perubahan beban atau kondisi sistem. Melalui integrasi pemodelan, identifikasi, dan pengaturan kontrol PID, penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem pengaturan kecepatan yang dapat diandalkan dan efisien untuk motor DC. Hasil penelitian menghasilkan respon transien dengan settling time sebesar 2.5 s , maksimum overshoot sebesar 3,45%, error steady state sebesar 0. Penelitian ini menegaskan efektivitas pendekatan identifikasi sistem dalam meningkatkan kinerja motor DC, memungkinkan aplikasi yang lebih handal dan efisien di berbagai industri.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Pemodelan Identifikasi Sistem untuk Pengaturan Kecepatan Motor DC dengan Kontrol PID

Rahman Hidayat,

Dwi Risdhayanti,

Fitri

et al. 2024

ELK

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Untuk memperoleh pemodelan matematis hasil identifikasi sistem dari sebuah sistem terdapat dua cara, yaitu dengan pendekatan analisis dan eksperimen [4]. Pemodelan sistem dari motor DC dapat diperoleh melalui eksperimen dengan cara mengamati data masukan dan data keluaran dari motor DC [5].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Identifikasi Sistem Motor DC dan Penerapan Kendali PID, LQR, dan Servo Tipe 1 Berbasis Arduino-MATLAB

Firdaus,

Berbudi,

Nurrahma

et al. 2023

JuLIET

View full text Add to dashboard Cite

– There has been a lot of research on the application of control to DC motors. However, there are often obstacles regarding the selection of controllers that are not appropriate, resulting in the control of DC motors becoming unstable. So to overcome this, a system identification process is needed on the DC motor. This paper will explain the process of identifying the DC motor coupling system using the System Identification Toolbox in MATLAB. After obtaining the modeling, several types of control will be applied, namely PID, LQR, and type-1 servo to be compared to determine effective control for the DC motor system. From the results of the system identification process, it is obtained that the system model closest to the reference model is the ARX model with a best-fit value of 63.2%. Furthermore, this ARX model will be used as a mathematical model of the system to which PID, LQR, and type-1 servo controls will be added. From the experimental results, it is found that the best type of control in this system is to use type-1 servo control which produces the smallest MSE value of 4.9897.Keywords – identification system, LQR, PID, type-1 servoIntisari – Penelitian mengenai penerapan kendali pada motor DC telah banyak dilakukan. Namun sering terjadi kendala mengenai pemilihan pengontrol yang tidak tepat sehingga mengakibatkan pengendalian motor DC menjadi tidak stabil. Sehingga untuk mengatasi hal ini, diperlukan suatu proses identifikasi sistem pada motor DC. Pada makalah ini menjelaskan proses identifikasi sistem kopling motor DC dengan menggunakan System Identification Toolbox pada MATLAB. Setelah mendapatkan pemodelan tersebut maka akan diterapkan beberapa macam kendali yaitu PID, LQR, dan servo tipe 1 untuk dibandingkan untuk menentukan kendali yang efektif untuk sistem motor DC tersebut. Dari hasil proses identifikasi sistem diperoleh bahwa model sistem yang paling mendekati dengan model referensi adalah model ARX dengan nilai best-fit sebesar 63,2%. Selanjutnya model ARX ini akan digunakan sebagai model matematis sistem yang akan ditambahkan kendali PID, LQR, dan servo tipe 1. Dari hasil percobaan didapatkan bahwa jenis kendali paling baik pada sistem ini adalah dengan menggunakan kendali servo tipe 1 yang menghasilkan nilai MSE paling kecil yaitu sebesar 4,9897.

show abstract

“…Motor DC bekerja secara non linear terutama saat terjadi diberi variasi beban. Pengendali dapat menggunakan PID kontroller dan linear quadratic regulator (LQR) [20].…”

Section: H Motor DCunclassified

Pembacaan Jarak dan Kecepatan dengan ArUco Marker pada Sistem Koper Follow Me Beroda

Triwahyudin¹,

Safitri²,

Fauziyah³

2022

JTE

View full text Add to dashboard Cite

Koper Follow Me Beroda merupakan robot otomatis yang dapat mengikuti perjalanan manusia untuk membawa barang dalam memenuhi keperluanya. Koper ini memiliki 2 mode; mode manual dan otomatis. Mode manual koper akan digunakan layaknya koper pada pada umumnya. Sedangkan mode otomatis, koper akan selalu mengikuti pemiliknya yang sudah memiliki tanda khusus (markers). Komponen utama sistem adalah kamera raspberry pi, raspberry pi 4, push button, buzzer, driver motor dan motor dc. Dengan melakukan image processing pada tanda khusus (markers) sehingga menghasilkan variabel jarak. Hasil pengolahan pembacaan variabel jarak akan diproses mejadi variabel kecepatan, sehingga range data error akan didapatkan. Penggunaan marker tipe ArUco Marker, pembatasan jarak pembacaan tanda khusus dengan jarak maksimal sejauh 2 meter yang sebisa mungkin stabil pada jarak 1 meter. Untuk mengantisipasi kegagalan pembacaan digunakan buzzer sebagai tanda bahwa Koper Follow Me telah jauh dari penggunanya. Pada hasil pengujian dengan menggunakan marker tipe ArUco Markers dihasilkan jarak minimal 74 mm, maksimal 2170 mm. Dengan tingkat error pembacaan paling kecil pada jarak 400 mm dan 1100 mm sedangkan untuk error pembacaan paling besar pada jarak 2000 mm dan untuk rata-rata error hasil pembacaan jarak sebesar 0,55 %.

show abstract

Identifikasi Sistem Motor DC dan Kendali Linear Quadratic Regulator Berbasis Arduino-Simulink Matlab

Cited by 6 publications

References 12 publications

Pemodelan Identifikasi Sistem untuk Pengaturan Kecepatan Motor DC dengan Kontrol PID

Pemodelan Identifikasi Sistem untuk Pengaturan Kecepatan Motor DC dengan Kontrol PID

Identifikasi Sistem Motor DC dan Penerapan Kendali PID, LQR, dan Servo Tipe 1 Berbasis Arduino-MATLAB

Pembacaan Jarak dan Kecepatan dengan ArUco Marker pada Sistem Koper Follow Me Beroda

Contact Info

Product

Resources

About