Komparasi Kinerja Kendali PID dan Logika Fuzzy pada Simulator Plant Orde Dua

       Sarjono Wahyu Jadmiko, Sofian Yahya, Sudrajat Sudrajat, Fahira Azizah

Abstract


Sistem kendali Proporsional Integral Derivatif (PID) dan fuzzy logic dapat menghasilkan respon pengendali yang baik dan handal untuk mengendalikan plant-plant di berbagai industri dan masih banyak digunakan hingga saat ini. Dalam penelitian ini, akan diteliti perbandingan indikator kinerja kendali PID dan kendali logika fuzzy berbasis Programmable Logic Control (PLC) pada simulator plant orde dua. Karakteristik yang dibandingkan yaitu persentase nilai error steady state (Ess), overshoot (Mp), dan settling time (Ts). Penelitian ini, dilakukan dengan menggunakan beberapa sample plant orde dua yang tersedia pada modul Simulated Control Sysytem pabrikan Laybold. Dari hasil penelitian, diperoleh Ess = 0 untuk kendali PID maupun kendali logika fuzzy. Kendali fuzzy memiliki Mp yang cukup tinggi dan membutuhkan waktu yang cepat untuk mencapai kestabilan dengan Mp = 0,44% dan Ts = 5,68 detik, sedangkan kendali PID menghasilkan output respon dengan Mp yang rendah dan membutuhkan waktu yang lama untuk mencapai kestabilan dengan Mp = 0,2% dan Ts = 8,18 detik. Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa kendali PID, menujukkan kinerja yang lebih baik, dibandingkan kendali logika fuzzy pada plant orde dua yang memiliki nilai time constant yang kecil. Pada kendali logika fuzzy, menunjukkan hasil kinerja yang cukup baik, apabila diterapkan pada  plant orde dua yang memiliki nilai time constant yang besar.


  http://dx.doi.org/10.31544/jtera.v5.i2.2020.237-246

Keywords


PID; logika fuzzy; PLC; simulator plant orde dua.

Full Text:

  PDF

References


K. Simamora, “Desain Kendali PID Pada Plant Debit Air Dengan Metode Ziegler-Nichols Dan Cohen-Coon Menggunakan Matlab Dan Arduino,” Tugas Akhir Politeknik Negeri Bandung, 2015.

J. Purboyo, “Pengaruh Perubahan Konstanta PID Pada Sistem Kontrol Hybird Fuzzy-PID Pada Plant Orde Dua Secara Umum,” Tugas Akhir Universitas Diponegoro, 2002.

A. K. Kumawat, S. Rana, and A. Sharma, “Design and Implementation of PID Controller for Second Order Plant and Comparison of its Performance with Fuzzy Logic based Controller,” Int. Jour. of Electronic and Electrical Engineering, vol. 7, no. 1, pp. 19-24, 2014.

A. Rahman, A. I. Gunawan, R. T. Widodo, and L. Sulistijono, “Fuzzy Logic Untuk Kontrol Modul Proses Kontrol Dan Transduser Tipe DL2314 Berbasis PLC,” Tugas Akhir EEPIS, 2011.

H. A. Jadmiko, “Rancang Bangun Kendali Kecepatan Motor Induksi 3 Fasa Dengan Metode PID-Fuzzy Hybrid Berbasis PLC Omron CJ1G,” Tugas Akhir Politeknik Negeri Bandung, 2015.

R. S. Rathore, A. K. Sharma, and H. K. Dubey, “PLC based PID implementation in process control of temperature flow and level,” Int. J. Adv. Res. Eng. Technol., vol. 6, no. 1, pp. 19-26, 2015.

C. Wei, X. Meixiang, and F. Kangling, “A PLC-based fuzzy PID controller for pressure control in coke-oven,” in Proceedings of the 31st Chinese Control Conference, 2012, pp. 4754-4758.

N. Saad and M. Arrofiq, “A PLC-based modified-fuzzy controller for PWM-driven induction motor drive with constant V/Hz ratio control,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 28, no. 2, pp. 95-112, 2012.

R. G. Baldovino and E. P. Dadios, “Design and development of a fuzzy-PLC for an earthquake simulator/shake table,” in 2014 International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment and Management (HNICEM), 2014, pp. 1-6.

B. Bo, L. Chuang, and C. Meng, “Based on plc fuzzy control algorithm in the application of level control,” in 2016 International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C), 2016, pp. 698-701.

Datasheet OMRON CJ1G. http://www.omron.com


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.