Motor DC didesain untuk dioperasikan bersumber arus searah (DC). Motor DC lazim digunakan pada perangkat-perangkat elektronik dan listrik, serta aplikasi di industri, seperti: penggerak robot, motor konveyor, penggerak pintu geser otomatis, dan yang lainnya. Artikel ini menguraikan tentang pemodelan dan simulasi sistem kendali motor DC menggunakan pengendali PID dan pengendali berbasis Logika Fuzzy untuk mendapatkan optimisasi berdasarkan fungsi sistem kendali, yaitu : pengukuran, pencatatan, perhitungan, perbandingan dan perbaikan. Penelitian ini menggunakan motor DC tipe Pittman dengan melakukan pemodelan matematika motor DC, model kontroler PID, dan model kontroler Fuzzy dalam bentuk simulasi LabView, selanjutnya dianalisa dan dibandingkan mengenai performansi, karakteristik, dan respon transien yang dihasilkan oleh kendali PID dan kendali Fuzzy yang diterapkan dalam motor DC. Hasil dari simulasi memperlihatkan respon keluaran dengan pengendali Fuzzy mencapai keadaan tunak lebih cepat sebesar 2,73 ms dibandingkan dengan menggunakan pengendali PID. Namun demikian, respon sistem dengan pengendali Fuzzy memperlihatkan adanya overshoot sebesar 3,52 %. DC motors are designed to be operated from direct current (DC). DC motors are commonly used in electronic and electrical devices, as well as industrial applications, such as: robot drives, conveyor motors, automatic sliding door drives, and others. This article describes the modeling and simulation of a DC motor control system using PID controllers and Fuzzy Logic based controllers to obtain optimization based on control system functions, namely: measurement, recording, calculation, comparison and improvement. This research uses a Pittman type DC motor by carrying out mathematical modeling of the DC motor, PID controller model, and Fuzzy controller model in the form of a LabView simulation, then analyzed and compared regarding the performance, characteristics and transient response produced by PID control and Fuzzy control applied in DC motors. The results of the simulation show that the keluaran response with the Fuzzy controller reaches steady state faster by 2.73 ms compared to using the PID controller. However, the response of the system with the Fuzzy controller shows an overshoot of 3.52%.
Copyrights © 2024