Desain dan Implementasi AC-DC Double Series Flyback Power Factor Correction (PFC) Converter

Paper ini mengajukan desain dan implementasi suatu kombinasi baru konverter ac-dc dengan perbaikan faktor daya dua tingkat yang menggunakan rangkaian seri dua konverter flyback (A C-DC Double Series Flyback PFC Converter ). Konverter flyback pertama berfungsi sebagai perbaikan faktor daya diseri dengan konverter flyback kedua yang berfungsi sebagai regulator dc. Konverter ini didesain mempunyai tegangan output 15 Volt. Dari hasil simulasi dan eksperimen, konverter ini dapat memenuhi standar harmonisa international IEC1000-3-2 dan mempunyai faktor daya mendekati satu

Improved Performance of Trash Detection and Human Target Detection Systems using Robot Operating System (ROS)

In a visual-based real detection system using computer vision, the most important thing that must be considered is the computation time. In general, a detection system has a heavy algorithm that puts a strain on the performance of a computer system, especially if the computer has to handle two or more different detection processes. This paper presents an effort to improve the performance of the trash detection system and the target partner detection system of a trash bin robot with social interaction capabilities. The trash detection system uses a combination of the Haar Cascade algorithm, Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Gray-Level Coocurrence Matrix (GLCM). Meanwhile, the target partner detection system uses a combination of Depth and Histogram of Oriented Gradient (HOG) algorithms. Robotic Operating System (ROS) is used to make each system in separate modules which aim to utilize all available computer system resources while reducing computation time. As a result, the performance obtained by using the ROS platform is a trash detection system capable of running at a speed of 7.003 fps. Meanwhile, the human target detection system is capable of running at a speed of 8,515 fps. In line with the increase in fps, the accuracy also increases to 77%, precision increases to 87,80%, recall increases to 82,75%, and F1-score increases to 85,20% in trash detection, and the human target detection system has also improved accuracy to 81%, %, precision increases to 91,46%, recall increases to 86,20%, and F1-score increases to 88,42%

Sistem Deteksi Bola pada Robot Kiper Pemain Sepakbola Beroda

Perkembangan pada dunia robotika pada saat ini semakin pesat, di mana robot dapat berguna dalam setiap kegiatan manusia. Di Indonesia ajang kontes robot sudah dilakukan pada setiap tahunnya baik tingkat regional dan tingkat nasional. Salah satu kategori yang ingin dibahas dalam penelitian ini adalah kategori Kontes Robot Sepakbola Indonesia (KRSBI). Pada kategori ini, robot harus bisa bernavigasi untuk mencari bola dan menendang kearah gawang. Tujuan utama dari robot ini adalah bernavigasi dan mencari bola sampai kearah gawang lawan.  Robot sepakbola beroda merupakan salah satu kategori robot yang pertama kali dipertandingkan pada KRI (Kontes Robot Indonesia) 2018 kategori KRSBI (Kontes Robot Sepakbola Indonesia) Beroda. Robot sepakbola dikembangkan agar memiliki fungsi yang mirip dengan pemain sepakbola pada umumnya yaitu mengejar bola, menggiring bola, dan menendang bola. Salah satu permasalahan yang masih dikembangkan sampai saat ini adalah bagaimana robot mampu mendeteksi bola menggunakan sensor kamera (webcam). Deteksi bola merupakan salah satu langkah awal dalam menentukan aksi selanjutnya robot sepakbola beroda seperti mengejar, menggiring, dan menendang bola. Karena bola yang digunakan pada pertandingan berwarna oranye maka pada penelitian ini dikembangkan pendeteksian bola menggunakan metode filter warna. Robot penjaga gawang bertugas untuk dapat menghadang bola berwarna oranye memasuki gawang. Robot tersebut harus mampu mendeteksi bola dengan akurat untuk menentukan pergerakan robot selanjutnya. Artikel ini mendeskripsikan pengembangan robot penjaga gawang yang mampu mendeteksi warna dan bentuk bola dengan metode HoughCircle dan approxPolyDP

Responsive Motion Control for Robot Soccer Navigation Using Adaptive Social Force Framework

This paper presents a modified Social Force Model (SFM) for navigation control of a soccer robot application. We modified the way of determining the parameter value of the gain factor, , of the SFM using the Fuzzy Inference System (FIS), so that the value of the gain factor, , is adaptive. The purpose of the gain factor adaptation is that the robot can move responsively but not over-reactive when it encounters an obstacle at high speed, which is a weakness of SFM with fixed parameters. Modification of SFM parameters using FIS is hereinafter referred to as the Fuzzy-based Social Force Model (F-SFM). We used this technique on a soccer robot with an omnidirectional drive platform with three motors. As an experiment, several modifications to the FIS rules were made and compared to the SFM with fixed parameters. The simulation-based experimental results show that the proposed method outperforms the SFM method with fixed-parameters, and the computation time does not differ significantly so that it can be applied for real implementation

Metode Kontrol Skalar Dengan Penala Parameter PID Otomatis Menggunakan Algoritma PSO Sebagai Pengendali Kecepatan Motor Induksi Tiga Fasa Berbasis LabView

This paper presents the PID parameter tuning automatically for three-phase induction motors with the V/F control method or scalar control. PID control is one type of simple control, its computation is light, easy to implement and known to be tough in dealing with disturbances. But PID has a weakness that is the difficulty of determining the optimal PID parameters, especially when applied to nonlinear systems such as speed control on a scalar control-based induction motor. Output tuning results automatically in the form of the best PID parameter data collection. This study was validated through simulations using the LabView application by testing dynamic speeds and dynamic loads. When testing using the automatic tuning algorithm PID parameters with parameters that have been optimized the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, the dynamic speed performance characteristic results are better seen from the transient time in the form of average dead time and rise time of less than 1ms. The results of the Global Best Fitness from the PID automatic tuning simulation using the LabView-based PSO algorithm in the form of Kp, Ki, and Kd values can be used as input for setting the speed of the induction motor in real time.Keywords : autotuning, speed control, induction motor, Particle Swarm Optimization , LabVIEW®ABSTRAKPada tulisan ini menyajikan penala parameter PID secara otomatis untuk motor induksi tiga fase dengan metode kendali V/F atau kendali skalar. Kendali PID merupakan salah satu tipe kendali sederhana, komputasinya ringan, mudah diimplementasi dan dikenal tangguh menghadapi gangguan. Tetapi PID memiliki kelemahan yaitu sulitnya menentukan parameter PID yang optimal, apalagi bila diterapkan pada sistem non-linear seperti pengendalian kecepatan pada motor induksi berbasis kendali skalar. Luaran hasil penalaan secara otomatis berupa kumpulan data parameter PID terbaik. Penelitian ini divalidasi melalui simulasi menggunakan aplikasi LabView dengan pengujian kecepatan dinamik dan beban dinamik. Ketika pengujian menggunakan parameter PID algoritma penala otomatis dengan parameter yang telah dioptimalkan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO), didapatkan hasil karakteristik performa kecepatan dinamik yang lebih baik dilihat dari waktu transien berupa rata-rata dead time dan rise time kurang dari 1ms. Hasil Global Best Fitness dari simulasi penalaan otomatis PID menggunakan algoritma PSO berbasis LabView yang berupa nilai Kp, Ki, dan Kd dapat dijadikan input untuk pengaturan kecepatan motor induksi secara real time.Kata kunci : penala otomatis, pengatur kecepatan, motor induksi, Particle Swarm Optimization,  LabVIEW

DESAIN KONTROL KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA MENGGUNAKAN FUZZY PID BERBASIS IDIRECT FIELD ORIENTED CONTROL

Motor induksi tiga fasa (MITF) umumnya digunakan di berbagai aplikasi di industri  karena keandalannya, biaya rendah, kontruksi kokoh, perawatan rendah, dan effisiensi yang tinggi. Namun untuk mengontrol MITF tidak semudah seperti mengontrol motor DC, karena MITF merupakan motor yang tidak linear. Penggunaan metode indirect field oriented control (IFOC) dengan kontroler fuzzy proportional integrator and derivative (FPID) dipilih untuk dapat mengatur kecepatan MITF. Metode IFOC akan membuat MITF dapat dikontrol seperti motor DC penguat terpisah. Kontroler FPID yang di desain dengan mengganti kontroler PID konvensional. Performa kontroler FPID yang di desain dibandingkan dengan kontroler PID konvensional. Performa respon yang dibandingkan seperti rise time, settling time, overshoot, steady state error, dan undershoot. Hasil simulasi yang dibuat menunjukkan bahwa dengan menggunakan kontroler FPID lebih baik dibandingkan dengan kontroler PID. Dimana respon overshoot untuk kontroler FPID 0% sedangkan kontroler PID adalah 0.23%. Begitu pula dengan respon undershoot untuk kontrol FPID adalah 2.88% sedangkan kontroler PID adalah 6.78%. Untuk respon rise time, settling time, dan steady state error tidak jauh berbeda dari kedua kontroler. Sistem yang sudah di buat disimulasikan di platform LabVie

PENALA PARAMETER PID OTOMATIS PADA PENGATUR KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA

PID is one of the simple controller, fast computing, easy to implement, reliable to face the disturbance especially to handle the linear system. Meanwhile induction motor is one of a high nonlinear system. Is PID can handle the induction motor. Therefore PID controller enhancement is needed. The controller has the ability to tune up the parameter while running. To tune-up, the controller needs a bunch of collections of parameters PID that ready to use. If we use the manual way to collect like trial and error, it will consume much power and time. And not all systems can be used the Ziegler-Nichols method. This research offering an algorithm for the autotuning PID parameter to control the speed of induction motor based on vector control to collect the PID parameter automatically. After validation by using LabVIEW simulation, the system provides a good speed response without overshoot when the speed increased and without undershoot when the speed decreased.PID merupakan salah satu tipe kontroler sederhana, komputasinya ringan dan mudah diimplementasi serta dikenal tangguh menghadapi gangguan terutama dalam menangani sistem linear. Bagaimana jika sistemnya nonlinear. Sementara motor induksi merupakan contoh sistem yang sangat nonlinear. Maka dibutuhkan sebuah kontroler PID yang dapat ditala ulang setiap saat berdasarkan kondisi motor. Untuk itu perlu menyiapkan banyak kumpulan parameter PID yang siap pakai. Proses pengumpulan parameter PID tersebut tentu perlu banyak waktu dan tenaga jika dilakukan secara manual. Penelitian ini menawarkan solusi berupa algoritma penalaan parameter PID otomatis  yang sesuai untuk mengatur kecepatan motor induksi tiga fasa berbasis kontrol vektor untuk menyelesaikan pengumpulan parameter PID tersebut. Setelah divalidasi melalui simulasi menggunakan aplikasi LabVIEW didapatkan respon kecepatan yang cepat tanpa mengalami overshoot ketika kecepatan bertambah dan tidak undershoot ketika kecepatan berkuran

Smart Ultraviolet Sensor for Hydrogen Flame Detector Application based on Neuro-OEIC and FPGA

豊橋技術科学大