skip to main content

STRATEGI KENDALI KECEPATAN MOTOR INDUKSI MENGGUNAKAN PWM INVERTER BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN

*Adi Kurniawan  -  Jurusan Teknik Listrik Industri, Politeknik 17 Agustus 1945 Surabaya , Indonesia
Anisa Harumwidiah  -  Jurusan Teknik Listrik Industri, Politeknik 17 Agustus 1945 Surabaya , Indonesia
Diterbitkan: 15 Mei 2015.

Citation Format:
Sari

Abstrak

 

Pada penelitian ini, diusulkan sebuah metode untuk mengendalikan kecepatan motor induksi menggunakan PWM inverter tiga fasa yang dikendalikan oleh pengendali berbasis jaringan saraf tiruan Sistem terdiri atas sebuah sumber tegangan DC, PWM inverter tiga fasa, pengendali berbasis jaringan saraf tiruan, filter pasif, dan motor induksi tiga fasa. Data pelatihan untuk pengendali berbasis jaringan saraf tiruan didapat dengan terlebih dahulu memasang pengendali PID untuk mengendalikan PWM inverter, kemudian mencari secara manual parameter PID yang terbaik untuk setiap kondisi kecepatan, lalu mengambil data masukan dan keluaran dari kontroler PID tersebut sebagai data pelatihan. Validasi dilakukan dengan melakukan simulasi pada perangkat lunak komputer. Sistem yang diusulkan diuji dengan dua metode, yaitu pengujian perubahan kecepatan referensi dan pengujian perubahan torsi beban. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kendali berbasis jaringan saraf tiruan mampu mengendalikan motor induksi sesuai kecepatan referensi yang diinginkan dengan ketepatan yang tinggi.

 

Kata kunci: motor induksi, jaringan saraf tiruan, PWM inverter, kendali kecepatan, propulsi elektrik

 

 

Abstract

In this research, a method to control the speed of induction motor using three-phase PWM inverter controlled by artificial neural network controller is proposed. The system consists of a DC voltage source, three-phase PWM inverter, artificial neural network-based controller, passive filter, and three-phase induction motor. The training data of the artificial neural network-based controller is obtained by installing PID controller to control the PWM inverter, then manually finding the optimum parameter of each speed condition, and pick the input and output of the PID controller as the data training. The validation is done through the computer software simulation. The proposed system is tested with two methods, which are the variation of speed reference and variation of load torque. The test results show that artificial neural network-based controller can regulate the speed of induction motor with high accuracy.

 

Keywords: induction motor, artificial neural network, PWM inverter, speed controller, electric propulsion
Fulltext View|Download

Article Metrics:

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2024-11-19 23:39:03

  1. Optimizing solar-powered tourist boat with converter-based maximum power point tracker

    Kurniawan A.. International Journal of Applied Engineering Research, 11 (23), 2016.
  2. Modeling and control of ballast system to improve stability of catamaran boat

    Kurniawan A.. ICAMIMIA 2015 - International Conference on Advanced Mechatronics, Intelligent Manufacture, and Industrial Automation, Proceedin, 2016. doi: 10.1109/ICAMIMIA.2015.7508032