PENGATURAN MOTOR INDUKSI MENGGUNAKAN OBSERVER SELF CONSTRUCTING FUZZY NEURAL NETWORK DENGAN METODE ALGORITMA PELATIHAN LEVENBERG MARQUARDT - Suhariningsih, Suhariningsih; Soebagio, Soebagio; Purnomo, Mauridhi Heri (Jurnal Teknik Elektro, 2008)
This paper describes about development of 3 phase speed sensorless induction motor speed controller using Field Oriented Vector(FOC) method. Motor speed is estimated by an observer using Self Constructing fuzzy Neural Network (SCFNN) with Levenberg Marquardt(LM) learning algorithm method, that replaces backpropagation method because this method is slow to reach convergent. SCFNN method combines the fuzzy and neural network. The simulation results show that the system can estimate flux and speed of induction motor and it converges faster than backpropagation method. .The estimation result can be used to identify rotor speed of induction motor with good performance Abstract in Bahasa Indonesia: Dalam penelitian ini dikembangkan pengaturan kecepatan motor induksi 3 phase tanpa sensor yang dioperasikan dengan metoda Field Oriented Vector (FOC). Kecepatan motor diestimasi oleh suatu observer dengan suatu metoda Self Constructing Fuzzy Neural Network (SCFNN) dimana pelatihannya menggunakan metode algoritma pelatihan Levenberg Marquardt (LM), yang menggantikan metode Backpropagasi karena metode ini kurang cepat mencapai konvergen. Metode SCFNN mempunyai kemampuan untuk menggabungkan Fuzzy dan Neural Networks. Hasil simulasi menunjukkan sistem dapat mengestimasi fluksi dan kecepatan dengan kekonvergenan yang lebih cepat dari metode backpropagasi. Hasil estimasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi kecepatan rotor motor induksi Kata kunci: pengaturan kecepatan, motor induksi tanpa sensor, FOC, SCFNN observer, Levenberg Marquardt