Pemodelan Sistem Kendali Motor Induksi Tiga Fasa menggunakan Pengendali Neuro-Fuzzy Melalui Metode Direct Torque Control - SUDA, KADEK REDA SETIAWAN; PURWANTO, ERA; SUMANTRI, BAMBANG; MUNTASHIR, ABDILLAH AZIZ; HENDRA, R. OKTAV YAMA (Institut Teknologi Nasional, Bandung, 2022)
ABSTRAKSuatu Motor induksi tiga fasa merupakan alat penggerak listrik yang banyak digunakan di industry. Sistem yang akan dikembangkan dalam penelitian ini salah satunya adalah pengendalian kecepatan motor induksi tiga fasa dengan pemodelan system Direct Torque Control (DTC) dengan pengontrol kecepatan menggunakan Neuro-Fuzzy Controller, hasil yang diperoleh dari pengaturan kecepatan yaitu untuk mencapai keaadan steady hanya membutuhkan waktu 1 sampai 2 sekon dengan rata-rata eror steady 0,175% dengan rata-rata rise time 0,855 detik dan rata-rata overshoot 0,488%. Dengan pemodelan system Direct Torque Control (DTC) menggunakan Neuro-Fuzzy control ini mampu mengatasi kelemahan pada kecepatan motor induksi serta menghasilkan performa kendali yang tinggi, dengan memperkecil overshoot serta menurunkan presentase error steady state dibawah 1%, serta rise time dan settling time rata-rata di bawah 1 detik, sehingga jauh lebih baik dibandingkan dengan menggunakan PI controller.Kata kunci: DTC, Motor Induksi, Neuro-FuzzyÂ ABSTRACTA three-phase induction motor is an electric drive that is widely used in industry. One of the systems that will be developed in this research is the speed control of a three-phase induction motor by modeling the Direct Torque Control (DTC) system with a speed controller using a Neuro-Fuzzy Controller, the results obtained from speed regulation are that to achieve steady state it only takes 1 to 2 hours. 2 seconds with an average steady error of 0.175% with an average rise time of 0.855 seconds and an average overshoot of 0.488%. By modeling the Direct Torque Control (DTC) system using Neuro-Fuzzy control, it is able to overcome the weakness in the speed of the induction motor and produce high control performance, by reducing overshoot and reducing the steady state error percentage below 1%, as well as the average rise time and settling time. the average is under 1 second, so it is much better than using a PI controllerKeywords: DTC, Induction Motor, Neuro-Fuzzy