Analisis Perbandingan Sistem Kendali PID dan Sistem Kendali Fuzzy PID pada Pengontrolan Kecepatan Motor DC - Subarta, Budi; Eteruddin, Hamzah; Setiawan, David (Jurusan Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung, 2024)
Pada sistem pengendali kecepatan motor DC, menjaga kestabilan kecepatan putaran dan mencapai respon sistem yang optimal merupakan hal yang penting. Untuk mencapai tujuan tersebut, diperlukan pengendali yang dapat menjaga kinerja motor DC agar tetap stabil. Salah satu metode yang digunakan adalah Self-tuning fuzzy PID. Dengan menggunakan metode Self-tuning fuzzy PID, diharapkan sistem pengendalian mampu menghasilkan kecepatan putaran motor DC yang stabil dan respon sistem yang optimal. Nilai Error dan Delta Error yang diperoleh dari sistem kendali PID saat menggunakan Set point 8100 digunakan sebagai acuan dalam menentukan domain fungsi keanggotaan Input Error dan Delta Error pada perencanaan sistem kendali Fuzzy PID. Penetapan aturan dalam tahap Inferensi juga berperan penting dalam menentukan hasil keputusan akhir pada tahap Defuzifikasi. Parameter PID dengan nilai Kp = 0,2, Ki = 0,25, dan Kd = 0,12 yang digunakan dalam sistem kendali PID menjadi acuan dalam menentukan domain fungsi keanggotaan Output Kp, Ki, dan Kd pada perencanaan sistem kendali Fuzzy PID. Penalaan parameter Kp, Ki, dan Kd menggunakan Fuzzy Logic akan beradaptasi secara dinamis terhadap perubahan nilai Error dan Delta Error, sehingga menjaga stabilitas kecepatan motor DC dari perubahan yang disebabkan oleh beban. Jika dibandingkan dengan pengujian Sistem Kendali PID, Sistem Kendali Fuzzy PID dalam penelitian ini menghasilkan peningkatan parameter respons sistem, seperti Settling time sebesar 7,04 detik yang lebih cepat 1,4 detik daripada sistem kendali PID yang menghasilkan Settling time sebesar 8,44 detik atau terjadi kenaikan waktu Settling time sebesar 19,89%, Rise time sebesar 3,58 detik lebih cepat 0,08 detik daripada sistem kendali PID yang menghasilkan Rise time sebesar 3,66 detik atau terjadi kenaikan waktu Rise time sebesar 2,19%,, Overshoot sebesar 1,2963%, dan Steady State Error = 0. Hasil ini menunjukkan bahwa Sistem Kendali Fuzzy PID memberikan kinerja yang lebih baik daripada Sistem Kendali PID. In the control system of a DC motor speed, maintaining speed stability and achieving optimal system response are crucial. To achieve these goals, a controller is needed to maintain the performance of the DC motor and ensure its stability. One of the methods used is Self-tuning fuzzy PID. By utilizing the Self-tuning fuzzy PID method, it is expected that the control system can achieve a stable DC motor speed and optimal system response. The Error and Delta Error values obtained from the PID control system when using a Setpoint of 8100 are used as references to determine the membership function domains of Input Error and Delta Error in the design of the Fuzzy PID control system. The establishment of rules in the Inference stage also plays a crucial role in determining the final decision in the Defuzzification stage. The PID parameters with values of Kp = 0.2, Ki = 0.25, and Kd = 0.12 used in the PID control system serve as references to determine the membership function domains of Output Kp, Ki, and Kd in the design of the Fuzzy PID control system. The tuning of Kp, Ki, and Kd parameters using Fuzzy Logic dynamically adapts to changes in Error and Delta Error values, thus maintaining the stability of the DC motor speed in response to load changes. When compared to the testing of the PID Control System, the Fuzzy PID Control System in this study resulted in improved system response parameters. For instance, the settling time was 7.04 seconds, which is 1.4 seconds faster than the PID control system that had a settling time of 8.44 seconds, representing an increase of 19.89%. The rise time was 3.58 seconds, 0.08 seconds faster than the PID control system with a rise time of 3.66 seconds, indicating a rise time increase of 2.19%. The overshoot was 1.2963%, and the steady-state error was 0. This result indicates that the Fuzzy PID Control System provides better performance than the PID Control System.