Konversi Fuzzy Logic Controller Ke Neural Network Controller Untuk Kendali Posisi Sudut Motor Dc

Abstract

Abstrak Kendali posisi merupakan salah satu dari sistem kendali yang digunakan untuk mengendalikan posisi dari suatu objek, dalam hal ini yang dikendalikan adalah posisi sudut motor DC. Penelitian ini dilakukan untuk merancang alat yang dapat mengontrol sudut motor DC. Alat ini dirancang menggunakan microcontroller Arduino UNO. Proses pengendalian dari sudut motor DC dilakukan dengan menggunakan metode kendali fuzzy logic controller (FLC) dan neural network controller (NNC). Hasil yang diperoleh dari metode kendali FLC adalah error, Δerror, dan output. Hasil tersebut kemudian akan digunakan sebagai training set untuk pelatihan sistem dengan menggunakan metode kendali NNC dengan algoritma back propagation. Respons dari sistem motor DC akan menghasilkan error steady state < 2% dengan menggunakan sistem kendali FLC, serta alat ini diharapkan akan memiliki respons yang sama dengan respons sistem jika menggunakan sistem kendali NNC. Kata Kunci : Kendali Posisi, Fuzzy Logic Controller, Neural Network Controller, Back Propagation Abstract Position control is one of the control systems used to control the position of an object, in this case what is controlled is the angular position of the DC motor. This research was conducted to design a device that can control the angle of a DC motor. This tool is designed to use an Arduino UNO microcontroller. The control process from the angle of the DC motor is carried out using 2 control method, the fuzzy logic controller (FLC) and the neural network controller (NNC). The results obtained from the FLC control method are error, Δerror, and output. The results will then be used as a training set for system training using the NNC control method with back propagation algorithm. The response from the DC motor system will produce a steady state error of <2% using the FLC control system, and this device is expected to have the same response as the system response when using the NNC control system. Keywords: Position Control, Fuzzy Logic Controller, Neural Network Controller, Back Propagation