SIMULASI TUNNING SISTEM KENDALI PID QUADROTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA - Nasra Pratama Putra; Fransiskus Xaverius Manggau (Universitas Musamus, Merauke, Papua, 2017)
Sistem kendali dibutuhkan quadrotor agar dapat melayang mendekati keadaan stasioner. Salah satu sistem kendali yang dapat dirancang dan diimplementasikan pada quadrotor adalah kendali PID. Metode tradisional yang popular untuk kendali PID adalah menggunakan Ziegler Nichol. Kelemahan metode tersebut sering menghasilkan gelombang overshoot tinggi. Di sisi lain, beberapa pendekatan intelligence juga diusulkan untuk meningkatkan hasil tuning tradisional PID seperti menggunakan optimalisasi heuristic.Optimalisasi heuristic merupakan sebuah teknik pencarian solusi terbaik dalam dunia komputasi dengan ketetapan yaitu tidak memiliki batasan dalam mencapai nilai optimal suatu parameter tertentu. Salah satu metode yang termasuk dalam optimalisasi heuristic adalah Algoritma Genetika. Tunning PID menggunakan simulasi berbasis Algoritma Genetika dapat memepercepat proses pencarian konstanta PID yang optimal. Parameter-parameter yang digunakan pada simulasi ini yaitu massa, panjang lengan, radius, torsi motor, dan kecepatan motor. Beberapa asumsi yang diterapkan dalam melakukan simulasi dari quadrotor ini yaitu, struktur dari quadrotor dianggap kaku, struktur dari quadrotor dianggap simetris, titik berat beban quadrotor diasumsikan berada tepat di tengah (pusat massa) quadrotor, dan efek getaran masing-masing propeller dianggap tidak terjadi.Hasil perhitungan simulasi sistem menggunakan Algoritma Genetika didapatkan konstanta PID yang optimal yaitu Kp bernilai 0.0996, Ki bernilai 0.001 dan Kd bernilai 0.0289. memiliki nilai maksimum peak yaitu 3,57 derajat. Artinya quadrotor akan stabil melayang dengan tetap dapat menjaga sudut kemiringan tidak lebih dari 3,88 derajat. Nilai settling time yang didapat pada kondisi tersebut adalah 1,54 detik. Artinya tingkat kemiringan sudut akan mengalami penurunan hingga menuju keadaan stationer dengan waktu tempuh sekitar 1,54 detik. Jumlah generasi untuk mencapai kondisi tersebut adalah sekitar 26 generasi. Waktu eksekusi simulasi untuk kondisi tersebut adalah 494 detik.