Optimasi kendali PID kecepatan motor DC dengan metode tuning particle swarm optimization

Fitria Suryatini; Adhitya Sumardi  Sunarya; Qisthon Khairul  ‘Amilin

doi:10.35313/jitel.v5.i1.2025.57-66

Authors

Fitria Suryatini Politeknik Manufaktur Bandung
Adhitya Sumardi Sunarya Politeknik Manufaktur Bandung
Qisthon Khairul ‘Amilin Politeknik Manufaktur Bandung

DOI:

https://doi.org/10.35313/jitel.v5.i1.2025.57-66

Keywords:

motor DC, PID, PSO, Ziegler-Nichols, LabVIEW

Abstract

Motor DC merupakan aktuator elekromagnetik yang mengubah energi listrik menjadi energi mekanik dan banyak digunakan dalam industri. Meskipun kecepatan putarnya dapat dikendalikan dengan mudah, performa sistem harus tetap dijaga agar optimal. Proportional-Integral-Derivative (PID) merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam pengendalian motor DC. Namun, tantangan utama dalam metode PID adalah tuning (penyetelan) parameter, yaitu menentukan nilai Kp, Ki, dan Kd agar menghasilkan performa yang optimal. Dalam penelitian ini, penyetelan parameter PID dilakukan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) untuk memperoleh kendali kecepatan motor DC yang lebih optimal. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan performa tuning PSO dengan tuning Ziegler-Nichols 2 (ZN 2). Sistem ini menggunakan LabVIEW sebagai perangkat lunak antarmuka serta NI ELVIS II sebagai perangkat keras pengontrol dan akuisisi data. Metode kendali yang digunakan berupa sistem kendali umpan balik dengan keluaran berupa kecepatan motor DC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem kendali kecepatan motor DC dengan metode tuning PSO menghasilkan rise time 5 detik dan settling time 7 detik. Metode tuning ZN 2 menghasilkan rise time 8 detik, dan settling time 11 detik. Sementara itu, metode tuning trial and error menghasilkan rise time 7 detik dan settling time 12 detik. Hasil ini menunjukkan bahwa metode tuning PSO mampu meningkatkan performa kendali kecepatan motor DC dibandingkan metode ZN 2 dan trial and error, dengan respons waktu yang lebih baik.

References

[1] M. Ya. Alwardat and P. V. Balabanov, “Speed Control of DC Motor Using PID Controller Based on Matlab,” Vestnik Tambovskogo, vol. 27, no. 2, pp. 195–202, Jul. 2021, doi: 10.17277/vestnik.2021.02.pp.195-202.

[2] S. Triyani and S. K. Risandriya, “Kendali Kecepatan Motor DC Berbasis Fuzzy Setting Point Pada LabView,” Journal of Applied Electrical Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 6–11, 2018.

[3] N. Roni Wibowo, Aminuddin, and M. Niel Authar Syaputra, “Rancang Bangun Sistem Kendali Kecepatan Motor DC Sebagai Media Pembelajaran Praktikum Sistem Kendali Menggunakan Labview,” Jurnal Sains Terapan, vol. 6, no. 2, pp. 60–67, 2020.

[4] F. Firdaus, E. Priatna, N. Hiron, and N. Busaeri, “Prototype Sistem Kendali Kecepatan Motor DC dengan Proportional Integral Derivative (PID) Controller,” Journal of Energy and Electrical Engineering (JEEE), vol. 4, no. 1, pp. 32–40, 2022.

[5] J. Sun, H. Zhou, X. Ma, and Z. Ju, “Study on PID tuning strategy based on dynamic stiffness for radial active magnetic bearing,” ISA Trans, vol. 80, pp. 458–474, Sep. 2018, doi: 10.1016/j.isatra.2018.07.036.

[6] Y. Fan, J. Shao, G. Sun, and X. Shao, “Improved Beetle Antennae Search Algorithm-Based Lévy Flight for Tuning of PID Controller in Force Control System,” Math Probl Eng, vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/4287315.

[7] E. S. Rahayu, A. Ma’arif, and A. Cakan, “Particle Swarm Optimization (PSO) Tuning of PID Control on DC Motor,” International Journal of Robotics and Control Systems, vol. 2, no. 2, pp. 435–447, 2022, doi: 10.31763/ijrcs.v2i2.476.

[8] W. Farag, “Complex Trajectory Tracking Using PID Control for Autonomous Driving,” International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, vol. 18, no. 2, pp. 356–366, May 2020, doi: 10.1007/s13177-019-00204-2.

[9] M. Diah Ika Putri, A. Ma’arif, and R. Dwi Puriyanto, “Pengendali Kecepatan Sudut Motor DC Menggunakan Kontrol PID dan Tuning Ziegler Nichols,” Techno, vol. 23, no. 1, pp. 9–18, 2022.

[10] G. Anwari Siregar and S. Amalia, “Analisis Performansi Pengendali PID Pada Motor DC dengan Menggunakan Metode Tuning Cohen-Coon,” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi, 2022, pp. 633–638.

[11] S. Fatimah Anggraini, A. Ma, and R. Dwi Puriyanto, “Pengendali PID pada Motor DC dan Tuning Menggunakan Metode Differential Evolution PID Controllers on DC Motors and Tuning Using the Differential Evolution Method,” TELKA, vol. 6, no. 2, pp. 147–159, 2020.

[12] E. W. Suseno and A. Ma’Arif, “Tuning of PID Controller Parameters with Genetic Algorithm Method on DC Motor,” International Journal of Robotics and Control Systems, vol. 1, no. 1, pp. 41–53, 2021, doi: 10.31763/ijrcs.v1i1.249.

[13] A. Alkrwy, A. A. Hussein, T. H. Atyia, and M. Khamees, “Adaptive Tuning of PID Controller using Crow Search Algorithm for DC motor,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 1076, no. 1, p. 012001, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1076/1/012001.

[14] M. A. Shamseldin, “Optimal coronavirus optimization algorithm based pid controller for high performance brushless dc motor,” Algorithms, vol. 14, no. 7, Jul. 2021, doi: 10.3390/a14070193.

[15] J. Agarwal, G. Parmar, R. Gupta, and A. Sikander, “Analysis of grey wolf optimizer based fractional order PID controller in speed control of DC motor,” Microsystem Technologies, vol. 24, no. 12, pp. 4997–5006, Dec. 2018, doi: 10.1007/s00542-018-3920-4.

[16] M. Nur Masrukhan, M. Piono Mulyo, D. Ajiatmo, and M. Ali, “Optimasi Kecepatan Motor DC Menggunakan PID dengan Tuning Ant Colony Optimization (ACO) Controller,” in Prosiding SENTIA, 2016, pp. 49–52.

[17] Y. Gala Hartlambang, H. Nurohmah, and M. Ali, “Optimasi Kecepatan Motor DC Menggunakan Algoritma Kelelawar (Bat Algorithm),” 2017.

[18] A. K. Kashyap and D. R. Parhi, “Particle Swarm Optimization aided PID gait controller design for a humanoid robot,” ISA Trans, vol. 114, pp. 306–330, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.isatra.2020.12.033.

[19] H. Feng, W. Ma, C. Yin, and D. Cao, “Trajectory control of electro-hydraulic position servo system using improved PSO-PID controller,” Autom Constr, vol. 127, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.autcon.2021.103722.

[20] S. M. H. Mousakazemi and N. Ayoobian, “Robust tuned PID controller with PSO based on two-point kinetic model and adaptive disturbance rejection for a PWR-type reactor,” Progress in Nuclear Energy, vol. 111, pp. 183–194, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.pnucene.2018.11.003.

[21] M. E.El-Telbany, “Tuning PID Controller for DC Motor: An Artificial Bees Optimization Approach,” Int J Comput Appl, vol. 77, no. 15, pp. 18–21, Sep. 2013, doi: 10.5120/13559-1341.

[22] H. Supriyanto, F. Suryatini, A. Rohman, H. Martawireja, and H. Rudiansyah, “Implementasi Kontroler PID dengan Metode Tuning Ziegler-Nichols dan Cohen-Coon pada Sistem SCADA Kendali Level Air,” Jurnal Teknologi Terapan) |, vol. 8, no. 2, pp. 149–157, 2022.

[23] M. Ya. Alwardat and P. V. Balabanov, “Speed Control of DC Motor using PID Controller based on Matlab,” Vestnik Tambovskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta, vol. 27, no. 2, pp. 195–202, Jul. 2021, doi: 10.17277/vestnik.2021.02.pp.195-202.

[24] Katsuhiko. Ogata, Modern control engineering. Prentice Hall, 2010.

[25] Y. A. K. Utama and T. Tamaji, “Perbandingan Metode Tuning PID pada Pengaturan Kecepatan Parallel Hybrid Electric Vehicle,” Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan, vol. 10, no. 1, pp. 9–17, Aug. 2022, doi: 10.34010/telekontran.v10i1.7411.

[26] Z. Xiang, D. Ji, H. Zhang, H. Wu, and Y. Li, “A simple PID-based strategy for particle swarm optimization algorithm,” Inf Sci (N Y), vol. 502, pp. 558–574, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.042.

[27] A. K. Kashyap and D. R. Parhi, “Particle Swarm Optimization aided PID gait controller design for a humanoid robot,” ISA Trans, vol. 114, pp. 306–330, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.isatra.2020.12.033.

[28] A. M. Rizki and A. L. Nurlaili, “Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Optimasi Perencanaan Produksi Agregat Multi-Site pada Industri Tekstil Rumahan,” Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication, vol. 1, no. 2, pp. 1–9, Jan. 2021, doi: 10.52435/complete.v1i2.73.