Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least Square

Motor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 merupakan salah satu alat di Laboratorium Sistem Kontrol Universitas Brawijaya Malang. Dengan menggunakan metode RLS motor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 diperoleh model terbaik adalah orde 4 dengan parameter a1 = -0.405, a2 = -0.01, a3 = -0.0123, a4 = -0.0138,...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Muhammad Aziz Muslim, Goegoes Dwi Nusantoro, Dion Putra Pribadi
Format: Article
Language:English
Published: Departement of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Brawijaya 2021-08-01
Series:Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems)
Subjects:
Online Access:https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/1547
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1850104298460938240
author Muhammad Aziz Muslim
Goegoes Dwi Nusantoro
Dion Putra Pribadi
author_facet Muhammad Aziz Muslim
Goegoes Dwi Nusantoro
Dion Putra Pribadi
author_sort Muhammad Aziz Muslim
collection DOAJ
description Motor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 merupakan salah satu alat di Laboratorium Sistem Kontrol Universitas Brawijaya Malang. Dengan menggunakan metode RLS motor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 diperoleh model terbaik adalah orde 4 dengan parameter a1 = -0.405, a2 = -0.01, a3 = -0.0123, a4 = -0.0138, b1 = 0.0095, b2 = 0.0169, b3 = 0.9036, dan b4 = -0.3521. Setelah dilakukan uji validitas data percobaan dengan whiteness test, akaike's FPE, dan Fitness test Motor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 didapatkan hasil nilai PRBS dengan batas bawah 50 dan batas atas 70 mendapatkan nilai Best Fits sebesar 83.3973% dan nilai FPE 0.1041, dan ketika nilai PRBS dengan batas bawah 60 dan batas atas 90 mendapatkan nilai Best Fits 90.4838% dan nilai FPE 0.1891 dan nilai PRBS dengan batas bawah 50 dan batas atas 90 mendapatkan nilai Best Fits 92.2456% dan nilai FPE 0.1065. Angka keakurasian ini dinyatakan dalam persentase, dimana semakin besar nilainya (maksimal 100%) dapat diartikan keluaran model sudah mendekati keluaran sistem yang sesungguhnya. dan nilai FPE pada data-data tersebut sudah sangat mendekati nol semakin kecil nilai FPE yang didapat, maka model tersebut semakin mewakili system yang telah dimodelkan.
format Article
id doaj-art-4f5430aa7b29446b82bbe448bccc5e24
institution DOAJ
issn 2460-8122
language English
publishDate 2021-08-01
publisher Departement of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Brawijaya
record_format Article
series Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems)
spelling doaj-art-4f5430aa7b29446b82bbe448bccc5e242025-08-20T02:39:21ZengDepartement of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas BrawijayaJurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems)2460-81222021-08-01152737810.21776/jeeccis.v15i2.15471284Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least SquareMuhammad Aziz Muslim0Goegoes Dwi Nusantoro1Dion Putra PribadiDepartment of Electrical Engineering, Universitas Brawijaya (SCOPUS ID: 55666392400)Department of Electrical Engineering, Universitas BrawijayaMotor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 merupakan salah satu alat di Laboratorium Sistem Kontrol Universitas Brawijaya Malang. Dengan menggunakan metode RLS motor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 diperoleh model terbaik adalah orde 4 dengan parameter a1 = -0.405, a2 = -0.01, a3 = -0.0123, a4 = -0.0138, b1 = 0.0095, b2 = 0.0169, b3 = 0.9036, dan b4 = -0.3521. Setelah dilakukan uji validitas data percobaan dengan whiteness test, akaike's FPE, dan Fitness test Motor DC Minertia tipe UGTMEM-03STC25 didapatkan hasil nilai PRBS dengan batas bawah 50 dan batas atas 70 mendapatkan nilai Best Fits sebesar 83.3973% dan nilai FPE 0.1041, dan ketika nilai PRBS dengan batas bawah 60 dan batas atas 90 mendapatkan nilai Best Fits 90.4838% dan nilai FPE 0.1891 dan nilai PRBS dengan batas bawah 50 dan batas atas 90 mendapatkan nilai Best Fits 92.2456% dan nilai FPE 0.1065. Angka keakurasian ini dinyatakan dalam persentase, dimana semakin besar nilainya (maksimal 100%) dapat diartikan keluaran model sudah mendekati keluaran sistem yang sesungguhnya. dan nilai FPE pada data-data tersebut sudah sangat mendekati nol semakin kecil nilai FPE yang didapat, maka model tersebut semakin mewakili system yang telah dimodelkan.https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/1547motor dcrecursive least square.
spellingShingle Muhammad Aziz Muslim
Goegoes Dwi Nusantoro
Dion Putra Pribadi
Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least Square
Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems)
motor dc
recursive least square.
title Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least Square
title_full Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least Square
title_fullStr Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least Square
title_full_unstemmed Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least Square
title_short Identifikasi Motor DC dengan Metode Recursive Least Square
title_sort identifikasi motor dc dengan metode recursive least square
topic motor dc
recursive least square.
url https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/1547
work_keys_str_mv AT muhammadazizmuslim identifikasimotordcdenganmetoderecursiveleastsquare
AT goegoesdwinusantoro identifikasimotordcdenganmetoderecursiveleastsquare
AT dionputrapribadi identifikasimotordcdenganmetoderecursiveleastsquare