PERFORMANCE OF PID CONTROLLER OF NONLINEAR SYSTEM USING SWARM INTELLIGENCE TECHNIQUES

In this paper swarm intelligence based PID controller tuning is proposed for a nonlinear ball and hoop system. Particle swarm optimization (PSO), Artificial bee colony (ABC), Bacterial foraging optimization (BFO) is some example of swarm intelligence techniques which are focused for PID controller tuning. These algorithms are also tested on perturbed ball and hoop model. Integral square error (ISE) based performance index is used for finding the best possible value of controller parameters. Matlab software is used for designing the ball and hoop model. It is found that these swarm intelligence techniques have easy implementation & lesser settling & rise time compare to conventional methods

FLOWER POLLINATION ALGORITHM UNTUK OPTIMASI PENGENDALI PID PADA PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI

AbstractThe use of Proportional Integral Derivative (PID) controller in induction motors is becoming more and more popular, because of its simple structure. PID controller requires proper parameter setting for optimal performance on the induction motor. The most commonly used method is by trial and error  to determine parameters of the PID controller, but the results obtained are not optimal and incorrect PID controller’s parameters will damage the system. For that reason, in this research it will be shown one of PID parameters tuning method by using Flower Pollination Algorithm (FPA) to optimize and determine the exact parameters of the PID. FPA is a method that is being adapted and applied as a smart algorithm to solve optimization problem. The PID parameters tuning in this study  gives results that the value of kp, ki and kd are  0.4213, 0.2337 and 0.027 respectively. As a comparison, this study has also used Firefly, Cuckoo Search, Particle Swarm, Imperialist Competitive, Ant Colony, Differential Evolution, and Bat method. The FPA method can well tune the PID parameters, so that the resulting overshoot is very small in comparison with the other methods, it is  at 1,019 from the set point.  Compared with other methods, the settling time is also very fast, that is  0.3second. Keywords: PID, FPA, Bee-Colony, Cuckoo, Firefly ABSTRAKPenggunaan pengendali Proportional Integral Derivative (PID) pada motor induksi menjadi semakin populer, karena strukturnya yang sederhana. Pengendali PID memerlukan pengaturan parameter yang tepat untuk kinerja optimal pada motor induksi. Metode yang paling umum digunakan adalah dengan metode trial and  error untuk menentukan parameter pengendali PID, namun hasil yang didapat tidak optimal dan parameter pengendali PID yang tidak tepat akan merusak sistem. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, diperlihatkan  salah satu metode penalaan parameter PID dengan menggunakan metode Flower Pollination Algorithm (FPA) untuk mengoptimalkan dan menentukan parameter PID yang tepat. FPA adalah salah satu metode yang diadaptasi dan diterapkan sebagai algoritma cerdas untuk mengatasi masalah optimasi. Hasil penalaan yang diperoleh adalah nilai kp,   k i, dan kd masing-masing  sebesar  0,4213, 0,2337, dan 0,0274. Sebagai perbandingan, penelitian ini juga menggunakan metode Firefly, Cuckoo Search, Particle Swarm, Imperialist Competitive, Ant Colony, Diferential Evolution, dan metode Bat. Metode FPA dapat menala parameter PID  sehingga overshoot yang dihasilkan sangat kecil dibandingkan dengan metode lainnya yaitu sebesar1,019 terhadap  set point. Waktu settling yang diperoleh juga sangat cepat dibandingkan dengan metode lainnya. yaitu 0,3 detik. Kata kunci: PID, FPA, Bee-Colony, Cuckoo, Firefl