IDENTIFIKASI MOTOR DC MINERTIA UGTMEM-03STC25 DENGAN METODE EXTENDED LEAST SQUARE (ELS) - Wia Siisgo Alnakulla; Muhammad Aziz Muslim; n/a Rahmadwati (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2020)
Motor DC saat ini banyak digunakan dalam bidang industri, robotik, hingga peralatan rumah tangga. Pada penlitian ini pengembangan motor DC dimana ketidak stabilan kecepatan konstan dan akurasi tinggi. Agar mencapai kondisi tersebut, diperlukan sistem kontrol yang baik dengan model yang sesuai, terlebih dengan adanya perubahan parameter sistem, dinamika yang tak termodelkan dan gangguan yang berubah-ubah. Maka dari itu, sistem kontrol pemodelan sangat dikembangkan dan diciptakn agar memenuhi kebutuhan. Jenis sitem identifikasi pada saat ini dibagi secara secara offline ataupun secara online. sistem identifikasi online mampu menghasilkan model sistem yang dapat berubah-ubah seiring dengan perubahan kondisi hanya dengan sepasang data real-time yang diperoleh dari input-output sistem. Maka dari itu sistem identifikasi online sangat cocok untuk sistem plant motor DC pada penlitian ini. Untuk sistem identifikasi online pada penelitian ini menggunakan Extended Least Square (ELS) yang mempunyai error kecil. Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil parameter A [-0.1462 -0,3395 -0,4785 0,0037], B [0,8830 -0,1181 -0,3057 -0,4160], dan C [-0,1241 -0,2375 -0,4023 -0,0133]. Validasi model Akaike’s FPE= 0,0135 dan Bestfit=93,04745%. Kata Kunci: Motor DC, Identifikasi, Extended Least Square. ABSTRACT DC motors are currently widely used in industry, robotics, to household appliances. In this research the development of DC motors where the instability of constant speed and high accuracy. In order to achieve these conditions, a good control system with an appropriate model is needed, especially with changes in system parameters, unmodeled dynamics and changing faults. Therefore, the modeling control system is highly developed and created to meet the needs. This type of identification system is currently shared offline or online. online identification systems are able to produce system models that can change along with changing conditions with only a pair of real-time data obtained from the system's input-output. Therefore online identification system is very suitable for DC motor plant systems in this study. For online identification systems in this study using Extended Least Square (ELS) which has a small error. From the testing that has been done, the results obtained parameters A [-0.1462 -0.3395 -0.4785 0.0037], B [0.8830 -0.1181 -0.3057 -0.4160], and C [-0, 1241 -0.2375 -0.4023 -0.0133]. Validation of the Akaike's model FPE = 0.0135 and Bestfit = 93.04745%. Keywords: DC Motor, Identification, Extended Least Square.