Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Teknika Jurnal Ilmiah Mikrotek Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) JTT (Jurnal Teknologi Terpadu) Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering)
Endro Wahjono
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Pengaturan Kecepatan Motor Induksi Tiga Phasa Sebagai Penggerak Mobil Listrik Menggunakan Direct Torque Control Endro Wahjono,
Teknika Vol 12, No 1 (2011)
Publisher : Teknika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Paper ini mengobservasi respon kecepatan motor induksi  tiga phasa sebagai penggerak mobil listrik menggunakan metode Direct torque Control (DTC) . Respon kecepatan dari sistem diperbaiki dengan Fuzzy Logic Control (FLC). Hasil dari observasi respon kecepatan motor induksi tiga phasa tersebut dibandingkan dengan sistem yang dikontrol oleh kontroler PI. Hasil simulasi dengan simulink menunjukkan bahwa dengan kontroler Fuzzy Logic menggunakan Direct Torque Control memberikan respon yang lebih baik dari kontroler PI. Hal ini ditunjukkan pada saat terjadi overshoot 2,67%, rise time 0.025 detik dan setling time 0.2 detik, sedangkan pada kontroler PI saat terjadi overshoot 27,5%, rise time 0.035   detik dan setling time  0.425 detik, untuk kecepatan referensi motor 149,02 rad/detik dan torka beban 12,64 Nm.  Dari hasil simulasi terbukti dengan kontroler Fuzzy Logic menggunakan Direct Torque Control respon  kecepatan motor induksi tiga phasa menjadi lebih baik.
Fuzzy Logic Direct Torque Control untuk Motor Induksi yang Digunakan pada Kendaraan Listrik (Electric Vehicle) Endro Wahjono; Soebagio Soebagio
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengembangkan metode pengaturan kecepatan motor induksi tanpa sensor (sensorless)menggunakan Direct torque Control (DTC) dengan Fuzzy Logic Control (FLC). Dengan meggunakan metodaDirect Torque Control memungkinkan untuk mengontrol secara langsung torka dan fluks stator. Estimasikecepatan motor akan dibandingkan dengan kecepatan referensi untuk menghasilkan error. Error sebagaimasukan FLC. Nilai keluaran dari FLC adalah Torka referensi. Besaran masukan estimasi DTC adalah arusdan tegangan motor, sinyal masukan inverter adalah tegangan dc. Besaran keluaran estimasi DTC adalahtorka, putaran, fluks dan sudut antara fluks sumbu d dan sumbu q. Hasil simulasi dengan simulink menunjukkanbahwa dengan FLDTC pengaturan kecepatan motor induksi saat start terjadi overshoot 1,6%, rise time 0.0245detik dan setling time 0.4825 detik untuk kecepatan motor referensi 76,18 rad/detik. Dengan menggunakanFuzzy Logic Direct Torque Control (FLDTC) mampu untuk mengikuti kecepatan referensi yang dinamisdengan baik serta dapat menekan ripple sampai ke derajat yang sangat rendah.Kata kunci: DTC, motor induksi, fuzzy logic controller.
PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI SEBAGAI PENGGERAK MOBIL LISTRIK DENGAN KONTROLER FUZZY LOGIC BERBASIS DIRECT TORQUE CONTROL Endro Wahjono
Jurnal Ilmiah Mikrotek Vol 1, No 3 (2014): AGUSTUS
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengobservasi suatu metode pengaturan kecepatan motor induksi  tiga fasa sebagai penggerak mobil listrik menggunakan Direct torque Control (DTC) . Respon kecepatan dari sistem diperbaiki dengan Fuzzy Logic Control (FLC). Hasil dari observasi dibandingkan dengan sistem yang dikontrol oleh kontroler PI. Hasil simulasi dengan simulink menunjukkan bahwa dengan kontroler Fuzzy Logic berbasis Direct Torque Control memberikan respon yang lebih baik dari kontroler PI. Hal ini ditunjukkan pada saat terjadi overshoot 2,67%, rise time 0.025   detik dan setling time  0.2 detik, sedangkan pada kontroler PI  saat terjadi overshoot 27,5%, rise time 0.035   detik dan setling time  0.425 detik, untuk kecepatan referensi motor 149,02 rad/detik dan torka beban 12,64 Nm.  Dari hasil simulasi terbukti menggunakan kontroler Fuzzy Logic berbasis Direct Torque Control respon  kecepatan motor induksi tiga fasa menjadi lebih baik.
PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA DENGAN METODA DIRECT TORQUE CONTROL MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC CONTROLLER Endro Wahjono; Soebagio Soebagio
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 2 (2009): Instrumentational And Robotic
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengembangkan metode pengaturan kecepatan motor induksi tanpa sensor (sensorless) menggunakan Direct torque Control (DTC) dengan Fuzzy Logic Control (FLC). Estimasi kecepatan motor akan dibandingkan dengan kecepatan referensi untuk menghasilkan error. Error sebagai masukan FLC. Nilai keluaran dari FLC adalah Torka referensi. Besaran masukan estimasi DTC adalah arus dan tegangan motor, sinyal masuk inverter dan tegangan dc. Besaran keluaran estimasi DTC adalah torka, putaran, fluks dan sudut antara fluks sumbu d dan sumbu q. Hasil simulasi dengan simulink menunjukkan bahwa dengan metoda DTC menggunakan FLC pengaturan kecepatan motor induksi saat start terjadi overshoot 1,6%, rise time 0.0245 detik dan setling time 0.4825 detik untuk kecepatan motor referensi 76,18 rad/detik. Dengan metode Direct Torque Control (DTC) menggunakan Fuzzy Logi Controller (FLC) mampu untuk mengikuti kecepatan referensi yang dinamis dengan baik serta dapat menekan ripple sampai ke derajat yang sangat rendah.
DESAIN DAN SIMULASI PENGATURAN SUHU VENDING MACHINE MAKANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM(ANFIS) muhammad fauqi asyrafi; Moh. Zaenal Effendi; Endro Wahjono
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 11, No 1 (2023): JTT (Jurnal Teknologi Terpadu)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32487/jtt.v11i1.1472

Abstract

The current temperature control system has developed rapidly and has been used in various fields, one of which is the food industry. As we know in the presentation of food, temperature is a very influential thing in the taste of the food. With the development of technology, the way humans sell is now more modern, one of which is selling with vending machines. It is very important to pay attention to the selection of the method in setting the right vending machine temperature to avoid reduced enjoyment in consuming the products sold due to changes in the temperature that has been determined. Therefore, in this study, the Anfis method is proposed for temperature regulation in vending machines. From the simulation results from the simulation results, the Anfis control can accelerate the temperature in reaching the set point and can also maintain the temperature to the set point
Design of Sepic Converter as Battery Charger with Artificial Neural Network - PID Method for Load Variation Endro Wahjono; Suryono; Pribadi, R. Nur Alfian
Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) Vol 13 No 1 (2026): Jurnal Ecotipe, April 2026
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Universitas Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33019/7g1ceb77

Abstract

More adaptable charging methods are required as a result of the growing variety of electronic gadgets that use rechargeable batteries brought about by technological advancements. When trying to charge different battery types with a same charger, differences in battery parameters, like voltage and capacity, present difficulties. This study suggests an adaptive charging system that can charge several battery types using a single port connection in order to solve this problem. To transform a 24 V DC input into an output voltage appropriate for the particular battery requirements, the system uses a SEPIC converter whose duty cycle is controlled by a microprocessor. The duty cycle rises until a specific current level is measured when a battery is attached and the limit switch is activated. The measured voltage and current data are then processed by an Artificial Neural Network (ANN) algorithm to determine the battery type and set the appropriate charging voltage setpoint. After that, a PID controller is used to keep the charging conditions steady. LiFePO4 (12.8 V, setpoint 14.6 V), Li-ion (14.8 V, setpoint 16.8 V), and Lead Acid (12 V, setpoint 14.4 V) batteries were used to test the system. The system successfully charged all three battery types with an average error of 0.174%, according to experimental findings, demonstrating precise and reliable control performance. 
Co-Authors Moh. Zaenal Effendi muhammad fauqi asyrafi Pribadi, R. Nur Alfian Soebagio Soebagio Soebagio Soebagio Suryono