Pengenalan Optimasi


Referensi :
Muhammad Syariffuddien Zuhrie, Bambang Suprianto, I Gusti Putu Asto Buditjahjanto., (2021). "Sistem Kontrol Vibrasi Pada Robot Single Link Flexible Joint Manipulator Dengan PID Tuning Genetic Algorithm"Jurnal Teknik Elektro Universitas Negeri Surabaya Volume 10 Nomor 01 Tahun 2021, 9-17

Sistem Kontrol Vibrasi Pada Robot Single Link Flexible Joint Manipulator Dengan PID Tuning Genetic Algorithm


Abstrak[Kembali]

Single Link Flexible Joint Manipulator merupakan salah satu robot industri yang sering digunakan untuk berbagai macam produksi. Penggunaan dari Single Link Flexible Joint Manipulator sangat diperlukan karena memudahkan barang yang hendak didistribusikan ke beberapa tempat yang telah ditentukan. Umumnya flexible link memiliki beban yang lebih ringan untuk mencapai respon yang cepat dengan kebutuhan energi yang rendah serta hanya membutuhkan aktuator yang lebih kecil. Namun, sering terjadi masalah pada vibrasi pada manipulator sehingga terjadi kurang akurat pada titik akhir. Ketidakakuratan ini disebabkan karena adanya vibrasi dan defleksi statis pada interval waktu tertentu dengan gerakan bolak balik. Pada penelitian ini menggunakan PID tuning Genetic Algorithms untuk mengatasi masalah vibrasi pada manipulator. Setelah dilakukan penelitian, didapatkan parameter PID menggunakan metode Genetic Algorithm yaitu Kp = 4,728 ; Ki = 4,91 ; Kd = 0,857. Setelah menentukan parameter PID tersebut dan diterapkan pada sistem, didapatkan respon yang baik dengan tidak adanya overshoot pada sistem. Respon paling baik terdapat pada setpoint 5 dengan Time sampling (Ts) sebesar 0.7895s, Time delay (Td) sebesar 0.1858s, dan Time rise (Tr) sebesar 0,825s. Walaupun pada respon open loop memiliki Time sampling dan Time delay yang lebih baik, namun respon open loop masih memiliki overshoot sedangkan pada respon close loop tidak mengalami overshoot.

Pendahuluan[Kembali]

Salah satu robot industri yang menjad objek penelitian ini adalah robot single link flexible joint manipulator. Manipulator adalah bagian pada robot single link yang pergerakannya ditunjukkan pada robot. Manipulator terdiri dari joint (engsel) dan susunan link (rangka) sehingga menghasilkan gerakan yang terkontrol.

Manipulator pada single link yang fleksibel ini juga termasuk ringan, energi yang dikonsumsi lebih rendah, dan kebutuhan aktuator yang lebih kecil.  Namun fleksibilitas dari single link masih menjadi permasalahan sehingga perlu ada sistem kontrol yang mengaturnya. Permasalahan fleksibilitas ini terjadi karena ketidakakuratan posisi akhir dari single link.

Kajian Teori[Kembali]

Single Link Flexible Joint Manipulator
 
Robot manipulator merupakan robot yang memiliki bentuk seperti tangan untuk memudahkan pekerjaan di dunia industri menggunakan motor penggerak. Robot ini memiliki 2 bagian saja yaitu bagian lengan dan bagian tubuh. Dua bagian ini berfungsi untuk memposisikan alat atau bagian dalam jangkauan kerjanya.

Fleksibilitas juga menimbulkan masalah pada kinerja manipulator sehingga membuat sistem terkadang menjadi tidak stabil (vibrasi). Vibrasi ini sering terjadi pada ujung manipulator walaupun fleksibilitas sendi yang relatif kecil.Di dunia industri, robot manipulator ini memiliki fungsi diantaranya : 

1. Pada dunia industri otomotif, robot manipulator mampu membantu dalam pengecatan barang / otomotif sehingga menggantikan peranan manusia 

2. Robot manipulator biasa digunakan dalam pemindahan barang berat (moving part) dalam industri. 

Karakteristik Respon Sistem Orde Dua

Pada respon orde dua digunakan untuk mendapatkan respon dari sistem kontrol yang memiliki ciri dari orde 2 yaitu step input, ramp input, dan impulse input.


Dari Persamaan diatas dapat juga ditulis dengan

Pada analisis respon transien, ini dapat ditulis juga dengan

Rasio Damping adalah rasio dari damping yang aktual B ke damping critical 𝐵𝑐 = 2√𝐽𝐾 atau
Dengan ketentuan dari 𝜁 dan 𝜔𝑛, transfer function loop tertutup C(s) / R(s) dapat ditulis dengan rumus: 

PID Tuning Genetic Algorithm

1. Proportional Integral Deritative (PID)



Bagian kontroller PID memiliki skea dari ketiga pengendalinya yang dijumlahkn menjadi variabel manipulasi untuk menghitung keluaran kontroller. Dari gambar 1 Dapat didefinisikan u(t) sebagai output kontroller dengan rumus :

Pada tabel 1 Akan menjelaskan beberapa respon dari PID kontroller apabila terdapat perubahan konstanta 

2. Genetic Algorithm

Proses dari GA sendiri terdiri dari beberapa tahapan. Hal ini dapat dilihat pada gambar 2 Diantaranya adalah : 

a. Generate Initial Population

Pertama, tahapan ini menentukan beberapa individu dari populasi yang merupakan representasi sebagai solusi dari sebuah permasalahan. Setiap individu dikenal sebagai gen karena memiliki parameter (variabel) yang digabungkan menjadi string sehingga terbentuklah kromosom (solusi). Nilai parameter dari gen ini bisa disebut sebagai biner, float, dan kombinatorial.

b. Calculate Fitness Value

Pada fitness function ini akan dihitung skor fitness dari setiap individu. Dalam perhitungan ini akan menentukan apakah individu di setiap kromosom memiliki kemampuan yang baik daripada yang lain atau tidak.

c. Selection

Pada tahapan ini adalah memilih individu yang memiliki kualitas yang baik dan meneruskan gen individu ke generasi berikutnya. Setiap dua pasang individu (parents) akan dipilih berdasarkan nilai fitness functionnya. Apabila individu memiliki nilai yang tinggi maka akan memiliki lebih banyak kesempatan untuk dipilih reproduksi.

d. Crossover

Pada fase ini masing-masing individu akan diacak untuk dikawinkan dari dalam gen pada titik crossover. Titik crossover akan tercapai karena keturunan yang diciptakan menukar gen individu yang dikawinkan dari mereka sendiri.

e. Mutation

Tahapan ini akan memutasikan beberapa gen dengan kemungkinan acak yang rendah dari keturunan baru yang sudah terbentuk. Dengan adanya mutasi ini berfungsi untuk mempertahankan keragaman dalam populasi serta mencegah konvergensi prematur.

Desain Sistem

Pada sistem ini terdiri dari input, kontroller, aktuator, plant, sensor, dan ouput yang termasuk dari sistem loop tertutup. Pada gambar 3, dapat dilihat blok diagram sistem tersebut.


Kontroller utama dari sistem adalah board Arduino UNO dengan PID tuning Genetic Algorithm kemudian motor DC dan motor driver L298N sebagai aktuator yang menggerakkan lengan robot. Sensor rotary encoder berfungsi untuk menggerakkan lengan robot dalam sistem (plant). 


Hasil dan Pembahasan[Kembali]

Hasil Simulasi

Pada perhitungan matemais sebelumnya didapatkan transfer function yang kemudian dimasukkan ke dalam program. Dari program tersebut didapatkan respon loop terbuka 


Didapatkan transfer fungsi sebagai berikut :




Setelah mendapatkan hasil dari respon loop terbuka kemudian menentukan nilai Kp, Ki, dan Kd dengan memasukkan program Genetic Algorithm seperti pada gambar dibawah ini 


Pada program editor ini dimasukkan juga Transfer Function untuk mengaktifkan optimasi Genetic Algorithm


Pada menu optimization ini dimasukkan fitness function dan variable yang dimasukkan ada 3 yaitu Kp, Ki, dan Kd. Kemudian memasukkan nilai batas bawah sampai batas atas untuk mendapatkan hasil yang bagus. Setelah memasukkan variabel-variabel yang diperlukan diatas, maka akan dimulai / start dan akan looping secara otomatis. Pada penelitian ini peneliti menggunakan 4 iterasi dan didapatkan Kp = 4,782 ; Ki = 4,91 ; Kd = 0,857 dan disimulasikan pada blok diagram. Simulasi akan diambil menggunakan 3 kali setpoint yaitu pada setpoint 1, setpoint 3, dan setpoint 5




Dari ketiga setpoint yang digunakan dalam simulasi menunjukkan hasil respon yang baik dari sistem sehingga tidak memiliki overshoot dan mampu mencapai kondisi steady state dengan cepat. Dari 3 setpoint tersebut dapat diketahui bahwa sistem dapat melakukan kontrol dengan baik. Berikut ini hasil analisa data dari ketiga respon sistem dengan setpoint yang berbeda. 







Kesimpulan[Kembali]

Berdasarkan hasil penelitian dengan data-data yang digunakan dan diujikan dalam sebuah simulasi, kesimpulan yang didapatkan dari hasil simulasi Perancangan Sistem Kontrol Vibrasi Pada Robot Single Link Flexible Joint Manipulator Dengan PID Tuning Genetic Algorithm, sistem dapat bekerja dengan baik karena mampu mengikuti setpoint yang sudah ditentukan. Hasil dari simulasi menunjukkan bahwa kontroller PID dengan tuning Genetic Algorithm didapatkan nilai Kp = 4,782 ; Ki = 4,91 ; Kd = 0,857 dengan tidak adanya overshoot. Hasil dengan 𝑡𝑠 = 0,7895 s pada setpoint 5 adalah hasil yang terbaik dengan 𝑡𝑑 = 0,1858s dan 𝑡𝑟 = 0,2028s. Error yang dihasilkan respon close loop pada setpoint 1 merupakan error paling kecil dengan nilai 0,1%

Realisasi Saran

Dikarenakan pada program yang terdapat pada jurnal didapatkan hasil yang berbeda maka dari itu untuk range dari GA diganti menjadi sebagai berikut agar mendapatkan hasil yang sama dengan jurnal






Daftar Pustaka[Kembali]

Admin. 2018. Control Motor DC with Module L298N Arduino. (online)(https://toleinnovator.blogspot.com/2 018/06/kontrol-motor-dc-with-arduino-danmodul.html, diakses pada 27 Januari 2020). 

Anonymous. 2016. Pengertian Rotary Encoder. (online)(https://karyainovasiku.blogspot.com/ 2016/02/pengertian-rotary-encoder.html, diakses pada 26 Januari 2020). 

Araki M. 2015. PID Control. Control Systems Robotics and Automation Vol II. Kyoto University, Japan. 

Arifin, Fatchul. 2015. PID Controller. Universitas Negeri Yogyakarta. 

Video Percobaan[Kembali]

Video Simulasi Simulink pada MATLAB








Video Simulasi GA pada MATLAB




Video Reviewer Kelompok Lain










Video Tutorial MATLAB







Link Download[Kembali]
Download Video  disini
Download Video Simulasi GA  disini
Download Video Simulasi Simulink  disini
Download Codingan Simulink disini
Download Codingan Matlab disini
Download HTML disini
Download Jurnal  disini


No comments:

Post a Comment

      PRAKTIKUM MIKROKONTROLER & MIKROPROSESOR TAHUN 2022     Muhammad Farhan Mendra   2010952014             JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAK...