Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Kendali Kecepatan Esklator Menggunakan Metode Linear Quadratic Gaussian (LQG)
Rama Maulana Muslim (2020) | Tugas Akhir | Teknik Elektro
Bagikan
Ringkasan
Dalam proses perancangan sistem kendali optimal, selain untuk mendapatkan performa respon yang baik (dinilai dari %overshoot, rise time, settling time, error steady state), dipertimbangkan juga besarnya penggunaan daya. Selain itu, jika dilihat dari karakteristik plant yang dikendalikan terdapat juga plant pengendalian yang secara alamiah memiliki derau, misalkan kecepatan motor DC, dimana muncul derau yang diakibatkan rangkaian elektronik maupun pergerakan motor itu sendiri. Penelitian ini menggunakan metode kendali Linear Quadratic Gaussian (LQG), yang merupakan penggabungan dari kendali optimal LQR dan Filter Kalman, untuk mengendalikan kecepatan Motor DC. Kendali LQR digunakan untuk mencari minimum penggunaan daya dan respon yang baik (ditandai dengan nilai J-Function yg kecil), sedangkan Filter Kalman berfungsi mengurangi derau pembacaan sensor kecepatan. Hasil verifikasi eksperimen menunjukkan dengan parameter Q11 = 1; Q22 = 2; R = 1; K1 = 0,0039; K2 = 0,0065, kecepatan motor dapat dikendalikan dengan settling time = 6,4 detik; rise time = 8,8 detik dan nilai J function = 87137,21.
Ringkasan Alternatif
The design of optimal control system considers not only the system performance (measured by %overshoot, rise time, settling time, error steady-state) but also the use of electricity power. Meanwhile, based on the characteristic of the plant, there is plant, such as DC Speed Motor, which naturally has noise caused by either electronic circuit or the movement itself. This research used Linear Quadratic Gaussian (LQG), it is combination of Linear Quadratic Regulator (LQR) and Kalman Filter, to control DC Motor speed. In here, The LQR was employed to find good response and low used power (expressed by the lowest value of J-Function), while Kalman Filter was used to reduce the sensor noise. The verification experiment showed that with Q11 = 1; Q22 = 2; R = 1; K1 = 0.0039; K2 = 0.0065, the proposed controller can control the speed with no overshoot, settling time = 6.4 seconds; rise time = 8.8 seconds and J-function = 87137.21.