Pengaruh resolusi / ketelitian pada simulasi dan perhitungan.

 
[su_panel border=”3px solid #99FF66″ radius=”10″]

Mari memulai dengan suatu contoh yang sangat sederhana. Berapakan empat ditambah dengan tiga di dalam perhitungan basis sepuluh?

screenshot_20161018-214259.jpgGambar 1.

Sayangnya tidak semua perhitungan semudah dan setepat sebagaimana pada Gambar 1. Ada perbedaan pada hasil perhitungan (dan karenanya) hasil simulasi yang perlu diperhatikan sehingga tidak akan menjadi sumber kebingungan dan bahkan keraguan terhadap landasan teoritis yang sebenarnya tidak memiliki alasan yang cukup kuat. Terutama dalam engineering technology yang titik beratnya adalah untuk memanfaatkan temuan-temuan dalam sains dan teknologi.

Gambar 2.

Gambar 3.

Gambar 4.

Gambar 5.

Gambar 6.

Gambar 7.

[/su_panel]
[su_panel border=”3px solid #80B3FF” radius=”10″]

screenshot_20161018-220353.jpgGambar 8.
[/su_panel]

[su_panel border=”3px solid #D94052″ radius=”10″]

https://en.wikipedia.org/wiki/Round-off_error

A round-off error, also called rounding error, is the difference between the calculated approximation of a number and its exact mathematical value due to rounding. This is a form of quantization error. One of the goals of numerical analysis is to estimate errors in calculations, including round-off error, when using approximation equations and/or algorithms, especially when using finitely many digits to represent real numbers (which in theory have infinitely many digits).

When a sequence of calculations subject to rounding error is made, errors may accumulate, sometimes dominating the calculation. In ill-conditioned problems, significant error may accumulate.

The error introduced by attempting to represent a number using a finite string of digits is a form of round-off error called representation error. Here are some examples of representation error in decimal representations:

Gambar 9.

[/su_panel]
[su_panel border=”3px solid #E6E600″ radius=”10″]

How to correct rounding errors in floating-point arithmetic

Many combinations of arithmetic operations on floating-point numbers in Microsoft Excel and Microsoft Works may produce results that appear to be incorrect by very small amounts. For example, the equation
=1*(.5-.4-.1)
may be evaluated to the quantity (-2.78E-17), or -0.0000000000000000278 instead of 0.

 

The IEEE 754 standard is a method of storing floating-point numbers in a compact way that is easy to manipulate. This standard is used by Intel coprocessors and most PC-based programs that implement floating-point math.

IEEE 754 specifies that numbers be stored in binary format to reduce storage requirements and allow the built-in binary arithmetic instructions that are available on all microprocessors to process the data in a relatively rapid fashion. However, some numbers that are simple, nonrepeating decimal numbers are converted into repeating binary numbers that cannot be stored with perfect accuracy.

For example, the number 1/10 can be represented in a decimal number system with a simple decimal:
.1
However, the same number in binary format becomes the repeating binary decimal:
.0001100011000111000111 (and so on)
This number cannot be represented in a finite amount of space. Therefore, this number is rounded down by approximately -2.78E-17 when it is stored.

If several arithmetic operations are performed to obtain a given result, these rounding errors may be cumulative.

[/su_panel]
[su_panel border=”3px solid #FFCC33″ radius=”10″]

Rounding Error
Jeffrey L. Popyack, June 2000

Rounding (roundoff) error is a phenomenon of digital computing resulting from the computer’s inability to represent some numbers exactly. Specifically, a computer is able to represent exactly only integers in a certain range, depending on the word size used for integers. Certain floating-point numbers may also be represented exactly, depending on the representation scheme in use on the computer in question and the word size used for floating-point numbers. Certain floating-point numbers cannot be represented exactly, regardless of the word size used.

Errors due to rounding have long been the bane of analysts trying to solve equations and systems. Such errors may be introduced in many ways, for instance:

+ inexact representation of a constant

+ integer overflow resulting from a calculation with a result too large for the word size

+ integer overflow resulting from a calculation with a result too large for the number of bits used to represent the mantissa of a floating-point number

+ accumulated error resulting from repeated use of numbers stored inexactly

 

Summary

Rounding error is a natural consequence of the representation scheme used for integers and floating-point numbers in digital computers. Rounding can produce highly inaccurate results as errors get propagated through repeated operations using inaccurate numbers. Proper handling of rounding error may involve a combination of approaches such as use of high-precision data types and revised calculations and algorithms. Mathematical analysis can be used to estimate the actual error in calculations.

 

[/su_panel]
[su_panel border=”3px solid #6666CC” radius=”10″]

https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding

Rounding a numerical value means replacing it by another value that is approximately equal but has a shorter, simpler, or more explicit representation; for example, replacing £23.4476 with £23.45, or the fraction 312/937 with 1/3, or the expression √2 with 1.414.

Rounding is often done to obtain a value that is easier to report and communicate than the original. Rounding can also be important to avoid misleadingly precise reporting of a computed number, measurement or estimate; for example, a quantity that was computed as 123,456 but is known to be accurate only to within a few hundred units is better stated as “about 123,500”.

On the other hand, rounding of exact numbers will introduce some round-off error in the reported result. Rounding is almost unavoidable when reporting many computations — especially when dividing two numbers in integer or fixed-point arithmetic; when computing mathematical functions such as square roots, logarithms, and sines; or when using a floating point representation with a fixed number of significant digits. In a sequence of calculations, these rounding errors generally accumulate, and in certain ill-conditioned cases they may make the result meaningless.

Accurate rounding of transcendental mathematical functions is difficult because the number of extra digits that need to be calculated to resolve whether to round up or down cannot be known in advance. This problem is known as “the table-maker’s dilemma”.

Rounding has many similarities to the quantization that occurs when physical quantities must be encoded by numbers or digital signals.

A wavy equals sign (≈) is sometimes used to indicate rounding of exact numbers. For example: 9.98 ≈ 10.

[/su_panel]
[su_panel border=”3px solid #FFFF33″ radius=”10″]

https://en.wikipedia.org/wiki/Significant_figures

The significant figures of a number are digits that carry meaning contributing to its measurement resolution. This includes all digits except:

+ All leading zeros;
+ Trailing zeros when they are merely placeholders to indicate the scale of the number (exact rules are explained at identifying significant figures); and
+ Spurious digits introduced, for example, by calculations carried out to greater precision than that of the original data, or measurements reported to a greater precision than the equipment supports.

[/su_panel]

Simulasi model diode di LTspice

 

[su_panel border=”3px solid #99FF66″ radius=”5″]
.MODEL contohModDiode d
+IS=1.22478e-08 RS=0.0414786 N=1.83369 EG=0.6
+XTI=0.05 BV=10 IBV=5e-08 CJO=1e-11
+VJ=0.7 M=0.5 FC=0.5 TT=1e-09
+KF=0 AF=1


.MODEL 1n4001 d
+IS=1.22478e-08 RS=0.0414786 N=1.83369 EG=0.6
+XTI=0.05 BV=50 IBV=5e-08 CJO=1e-11
+VJ=0.7 M=0.5 FC=0.5 TT=1e-09
+KF=0 AF=1
* Model generated on October 12, 2003
* Model format: SPICE3, MODEL 1n4001rl d

.MODEL 1n4002 d
+IS=1.22478e-08 RS=0.0414786 N=1.83369 EG=0.6
+XTI=0.05 BV=100 IBV=5e-08 CJO=1e-11
+VJ=0.7 M=0.5 FC=0.5 TT=1e-09
+KF=0 AF=1
* Model generated on October 12, 2003
* Model format: SPICE3

Gambar 1.

Gambar 2.

Gambar 3.

Untuk nilai breakdown voltage dari perusahaan/produsen/pabrikan lain, silakan melihat kembali pada tulisan yang lalu.

.MODEL elda5b d
+IS=1.22478e-08 RS=0.0414786 N=1.83369 EG=0.6
+XTI=0.05 BV=10 IBV=5e-08 CJO=1e-11
+VJ=0.7 M=0.5 FC=0.5 TT=1e-09
+KF=0 AF=1

Gambar 4.

Gambar 5.

Gambar 6.

Gambar 7.

Gambar 8.

Gambar 9.

Gambar 10.

Gambar 11.

Gambar 12.

Gambar 13.

Gambar 14.

Gambar 15.

Gambar 16.

Gambar 17.

Gambar 18.

Gambar 19.

Gambar 20.

Gambar 21.


Gambar 22.

Gambar 23.

Gambar 24.

Gambar 25.

Gambar 26.

Gambar 27.

Gambar 28.

Gambar 29.

Gambar 30.

Gambar 31.

Gambar 32.

Gambar 33.

Gambar 34.[/su_panel]

Mengenal Fritzing dan ExpressPCB

 

[su_panel border=”3px solid #BFFFB5″ radius=”10″]

Fritzing adalah salah satu dari perangkat lunak gratis yang dapat dipergunakan dengan baik untuk belajar elektronika. Perangkat lunak ini bisa bekerja baik di lingkungan sistem operasi GNU/Linux maupun Microsoft Windows. Masing-masing software memiliki keunggulannya masing-masing bagi setiap tipe pengguna dan keperluan. Untuk pelajaran elektronika daya ada beberapa hal yang menarik dari Fritzing.

Pertama, sebagaimana yang telah diungkap Fritzing juga dapat bekerja di sistem ber-OS GNU/Linux seperti Fedora, Debian, Ubuntu, atau Mint. Ini penting karena OS ini bersifat gratis sehingga memungkinkan untuk dijadikan platform belajar yang dapat dipakai secara luas.

Gambar 1. Fritzing di sistem dengan OS GNU/Linux Mint.

Kedua, Fritzing memberikan fasilitas pengguna untuk melakukan perancangan sistem di breadboard. Ini sangat memudahkan bagi pengguna yang membutuhkan alat bantu perancangan atau dokumentasi pada sistem yang menggunakan breadboard.

Gambar 2. [Sumber: Sensing the Temperature with the LM35.]

Ketiga, Fritzing terus menerus diperbaharui (updated) termasuk untuk komponen, terutama komponen yang popular. Dengan begitu pengguna akan semakin mudah untuk melakukan perancangan, terutama untuk perancangan dengan menggunakan sistem papan seperti Arduino.

Gambar 3. [Sumber: Sensing the Temperature with the LM35.]

Keempat, Fritzing tidak hanya memiliki fitur perancangan pada breadboard sebagai tambahan dari fitur perancangan schematic dan PCB tetapi juga menyediakan tempat untuk melakukan coding (misalnya untuk sistem Arduino). Sehingga Fritzing cukup lengkap untuk mengembangkan sistem prototipe maupun untuk membantu proses belajar.

Gambar 4. [Sumber: Sensing the Temperature with the LM35.]

Untuk melakukan instalasi calon pengguna bisa langsung menuju ke bagian download dari situs Fritzing, yaitu: http://fritzing.org/download/. Petunjuk instalasi untuk beberapa OS yang berbeda juga telah disediakan di halaman yang sama.

Bagaimana cara mempergunakan Fritzing dapat dipelajari di halaman: http://fritzing.org/learning/. Misalnya bagaimana cara merangkai dan bagaimana cara membuat PCB. Ada pula kanal video di YouTube yang dibuat khusus oleh Fritzing [link]. Carilah video yang dibuat dengan pengantar bahasa Inggris agar lebih mudah dipahami.

Setelah instalasi berhasil selesai dilakukan dengan baik, cara pertama belajar umumnya adalah dengan melihat contoh yang sudah jadi. Ini memudahkan untuk memberikan gambaran tentang apa saja yang bisa dilakukan dengan software yang sedang dipergunakan.  Cari yang paling sederhana sehingga relatif mudah untuk dipahami.

Gambar 5. Memilih contoh proyek Blink

Gambar 6.

Gambar 7.

Gambar 8.

Gambar 9.

Fritzing cocok dipakai untuk proyek yang berskala kecil, tidak memiliki banyak komponen, mengunakan breadboard atau menggunakan sistem papan mikrokontroler seperti Arduino.

[/su_panel]
[su_panel border=”3px solid #BA0303″ radius=”10″]

ExpressPCB adalah software gratis untuk perancangan PCB yang dipergunakan di lingkungan OS Microsoft Windows. Versi-versi awal dari software ini masih dapat bekerja dengan baik di sistem ber-OS GNU/Linux dengan bantuan wine. Versi yang lebih baru tampaknya hanya dapat berjalan baik di sistem MS Windows.

Sebelum perkembangan Fritzing, ExpressPCB adalah software yang gratis yang termasuk paling ringan dan cepat untuk mengembangkan PCB yang berskala kecil (sederhana).

Gambar 10.[/su_panel]

Mengenal PSIM

PSIM adalah salah satu produk dari perusahaan Powersim yang ditujukan khusus untuk keperluan simulasi di bidang elektronika daya (power electronics). Bersama beberapa produk lain sejenis PSIM menjadi standar industri. Namun demikian versi utuh dari PSIM tidaklah gratis. dengan kata lain jika hendak mempergunakan fitur-fitunya secara untuh pengguna secara legal harus membayar. Untuk keperluan pendidikan di engineering technology  penggunaan PSIM dapat digantikan dengan simulator lain yang gratis seperti LTspice. Merskipun begitu banyak hasil simulasi dari PSIM yang baik untuk dijadikan pembanding dan/atau bahan belajar.
[intense_panel shadow=”11″ border=”1px solid #696161″]

Untuk memudahkan proses belajar, disarankan untuk membuka halaman post ini di dua tab atau window pada browser. Dengan demikian pengguna dapat dengan lebih cepat membandingkan antara gelombang tegangan/arus dengan rangkaian atau antar gelombang.

[/intense_panel]

psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-58-19.png.pngGambar 1.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-58-29.png.pngGambar 2.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_03-46-00.png.pngGambar 3.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_03-46-09.png.pngGambar 4.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_03-27-44.png.pngGambar 5.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_03-31-18.png.pngGambar 6.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_03-35-54.png.pngGambar 7.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_03-38-22.png.pngGambar 8.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_01-09-46.png.pngGambar 9.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_01-15-09.png.pngGambar 10.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_01-21-18.png.pngGambar 11.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_01-21-31.png.pngGambar 12.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_01-24-15.png.pngGambar 13.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_01-24-30.png.pngGambar 14.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_01-28-26.png.pngGambar 15.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_01-38-53.png.pngGambar 16.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_01-46-09.png.pngGambar 17.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_01-46-21.png.png Gambar 18.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_01-58-16.png.pngGambar 19.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_01-50-27.png.pngGambar 20.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-02-58.png.pngGambar 21.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-03-09.png.pngGambar 22.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-07-50.png.pngGambar 23.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-08-04.png.pngGambar 24.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-12-21.png.pngGambar 25.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-12-30.png.pngGambar 26.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-13-59.png.pngGambar 27.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-18-36.png.pngGambar 28.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-29-37.png.pngGambar 29.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-29-44.png.pngGambar 30.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-41-29.png.pngGambar 31.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-32-41.png.pngGambar 32.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-41-41.png.pngGambar 33.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-43-44.png.pngGambar 34.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-48-00.png.pngGambar 35.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-48-10.png.pngGambar 36.


psim_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_on_2015-10-25_02-54-02.png.pngGambar 37.

simview_-_fpbm_proses_belajar_mengajar000_elda_2015-10-25_02-54-10.png.pngGambar 38.

 

Contoh pengerjaan penyearah setengah gelombang [sakelar ideal]

Tulisan ini merupakan kelanjutan dari tulisan sebelumnya yang merupakan pengantar. Disarankan untuk terlebih dahulu membaca tulisan sebelumnya mengenai penyearah setengah gelombang, kemudian membaca mengenai nilai offset pada gelombang sinus.

 

Gambar  1. catatan: .options plotwinsize=0

Gambar  2. catatan: .options plotwinsize=0

Gambar  3.

Gambar  4.

Gambar  5.

Gambar  6.

Gambar  7.

[1] … \(\large a^2 = b^2 + c^2\)

[2] … \(\large a = \sqrt{b^2 + c^2}\)

[3] … \(\large \sqrt{a^2-b^2} = c\)

[4] … \(\large U_{rms\: ac+dc}=\sqrt{U_{average\: dc}^2+U_{rms\: ac}^2}\)

[5] … \(\large \sqrt {U_{rms\: ac+dc}^2-U_{rms\: ac}^2}=U_{average\: dc}\)

[6] … \(\large \sqrt {U_{rms\: ac+dc}^2-U_{average\: dc}^2} = U_{rms\: ac}\)

Pada sistem yang disimulasikan, amplitudo tegangan masukan adalah sebesar 16.999 V (≈ 17V), maka tegangan RMS masukan (AC+DC) “terukur” sebesar 12.021 V dan nilai average DC sebesar -452.62 pV yang sesuai dengan perhitungan teoritis secara praktis dapat dianggap setara dengan 0 V.

Berbeda dengan pengukuran dengan menggunakan DMM Fluke 179 , dalam contoh ini “pengukuran” nilai tegangan dengan menggunakan tools pada LTspice akan menghasilkan dua besaran di sisi keluaran, yaitu Urms ac+dc dan Uaverage dc.

Tegangan keluaran Urms ac+dc adalah sebesar 8.5 V dan Uaverage dc sebesar 5.4113 V. Maka dengan menggunakan persamaan [6] perhitungan yang dihasilkan adalah:

( (Urms ac+dc )2 – (Uaverage dc)2 )0.5 =  6.555 V.

Nilai Urms ac =  6.555 V hasil dari perhitungan  tersebut dapat dibandingkan dengan hasil simulasi pada Gambar 8. Di Gambar 8, pada plot pane paling atas dengan gambar sinyal berwarna biru menunjukkan sinyal AC+DC yang dikurangkan dengan nilai DC. Dari hasil “pengukuran” pada simulasi, nilai rms yang masih mengandung unsur DC dikurangi dengan nilai DC. Dapat dilihat bahwa hasil “pengukuran” dengan tool dari LTspice adalah 6.555 V sama dengan hasil perhitungan. Bisakah dibayangkan bahwa sinyal yang tampaknya “DC murni” tanpa pernah menyeberang ke wilayah kuadran tengangan negatif itu ternyata memiliki nilai RMS AC? Silakan ditelusuri lebih lanjut, silakan Googling antara lain dengan kata-kata kunci pulsating DC. Lalu coba pikirkan mengapa berbeda dengan hasil pengukuran dengan DMM Fluke 179? Dapatkah menghubungkan fenomena yang diungkap di artikel ini dengan mode pengukuran AC pada multimeter yang memiliki fitur TrueRMS (atau yang serupa/sebanding)?

Gambar  8.

Tabel 1. Hasil pengukuran

Vrms_AC_in

[V]
UdAV=VDC

[V]
UdRMS=VAC+DC

[V]
UdAC=VAC

[V]
IdAV=IDC

[V]
IdRMS=IAC+DC

[V]
IdAC=IAC

[V]
12.021 5.4113 8.5 ? 54.113 85 ?

Tabel 2. Hasil pengukuran dan perhitungan

Vrms_AC_in

[V]
UdAV=VDC

[V]
UdRMS=VAC+DC

[V]
UdAC=VAC

[V]
IdAV=IDC

[V]
IdRMS=IAC+DC

[V]
IdAC=IAC

[V]
12.021 5.4113 8.5 6.555 54.113 85 65.55

 

 

//scilab

//function hw2(ACrms_in, UdAV, UdAC)
function hw2(ACrms_in, UdAV, UcRMS_acdc)

    printf("Nilai RMS AC masukan (sumber): %3.3f \n", ACrms_in)
    printf("Nilai rata-rata DC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAV)

//    printf("Nilai RMS AC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAC)
    printf("Nilai RMS AC+DC keluaran half-wave: %3.3f \n", UcRMS_acdc)


//    UcRMS_acdc=sqrt((UdAV^2)+(UdAC^2))
//    printf("Nilai tegangan RMS ac+dc keluaran half-wave rectifier: %3.3f \n", UcRMS_acdc)

    UdAC=sqrt((UcRMS_acdc^2)-(UdAV^2))
    printf("Nilai tegangan RMS ac keluaran half-wave rectifier: %3.3f \n", UdAC)

    ratio1=UdAV/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rata-rata (dc) keluaran terhadap nilai RMS AC masukan: %3.3f \n", ratio1)

    ratio2=UcRMS_acdc/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rms ac+dc keluaran terhadap nilai RMS masukan: %3.3f \n", ratio2)

    vin_peak = UdAV*%pi;
    printf("Nilai tegangan puncak (Vpeak) masukan berdasarkan tegangan rata-rata keluaran (%3.3f) : %3.3f \n", UdAV, vin_peak)

    rect_ratio = ((vin_peak/%pi)^2/(0.5*vin_peak)^2)*100;
    printf("Nilai rectification ratio: %3.3f %% \n", rect_ratio)

    form_factor = (UcRMS_acdc)/(UdAV);
    printf("Nilai form factor (FF): %3.3f \n", form_factor)    

    ripple_factor1 = sqrt((form_factor^2)-1);
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 1: %3.3f \n", ripple_factor1)    

    ripple_factor2 = UdAC / UdAV;
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 2: %3.3f \n", ripple_factor2)    
endfunction

//hw2(49,21.2,26.2)
//hw2(12.021,5.4113,6.555)
hw2(12.021,5.4113,8.5)

Gambar  9a. Menjalankan program di Scilab offline.

Gambar  9b. Menjalankan program di Scilab online.

acrms_in = 12.021,
udav = 5.4113,
ucrms_acdc = 8.5,

udac=sqrt((ucrms_acdc^2)-(udav^2)),
ratio1=udav/acrms_in,
ratio2=ucrms_acdc/acrms_in,
vin_peak = udav*%pi,
rect_ratio = ((vin_peak/%pi)^2/(0.5*vin_peak)^2)*100,
form_factor = (ucrms_acdc)/(udav),
ripple_factor1 = sqrt((form_factor^2)-1),
ripple_factor2 = udac / udav,

Gambar  10.

Gambar  11.

Sampai tulisan ini saya buat penggunaan aplikasi Scilab secara online melalui rollApp tidak semudah dan secepat penggunaan aplikasi GNU/Octave secara online. Karena itu sampai update di waktu mendatang, penggunaan Scilab secara offline lebih dianjurkan.

 

%octave

%function hw2(ACrms_in, UdAV, UdAC)
function hw2(ACrms_in, UdAV, UcRMS_acdc)

    printf("Nilai RMS AC masukan (sumber): %3.3f \n", ACrms_in)
    printf("Nilai rata-rata DC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAV)

%    printf("Nilai RMS AC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAC)
    printf("Nilai RMS AC+DC keluaran half-wave: %3.3f \n", UcRMS_acdc)


%    UcRMS_acdc=sqrt((UdAV^2)+(UdAC^2))
%    printf("Nilai tegangan RMS ac+dc keluaran half-wave rectifier: %3.3f \n", UcRMS_acdc)

    UdAC=sqrt((UcRMS_acdc^2)-(UdAV^2))
    printf("Nilai tegangan RMS ac keluaran half-wave rectifier: %3.3f \n", UdAC)

    ratio1=UdAV/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rata-rata (dc) keluaran terhadap nilai RMS AC masukan: %3.3f \n", ratio1)

    ratio2=UcRMS_acdc/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rms ac+dc keluaran terhadap nilai RMS masukan: %3.3f \n", ratio2)

    vin_peak = UdAV*pi;
    printf("Nilai tegangan puncak (Vpeak) masukan berdasarkan tegangan rata-rata keluaran (%3.3f) : %3.3f \n", UdAV, vin_peak)

    rect_ratio = ((vin_peak/pi)^2/(0.5*vin_peak)^2)*100;
    printf("Nilai rectification ratio: %3.3f %% \n", rect_ratio)

    form_factor = (UcRMS_acdc)/(UdAV);
    printf("Nilai form factor (FF): %3.3f \n", form_factor)    

    ripple_factor1 = sqrt((form_factor^2)-1);
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 1: %3.3f \n", ripple_factor1)    

    ripple_factor2 = UdAC / UdAV;
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 2: %3.3f \n", ripple_factor2)    
endfunction

%hw2(49,21.2,26.2)
%hw2(12.021,5.4113,6.555)
hw2(12.021,5.4113,8.5)

Gambar  12.

 

Keseluruhan data yang didapatkan dari “pengukuran” menggunakan fasilitas dari LTspice dan juga data hasil perhitungan dapat dikumpulkan menjadi satu dalam tabel. Dengan demikian fakta berupa data dapat diolah menjadi informasi. Istilah-istilah yang belum dipahami dapat dicari keterangannya di Internet dan dibandingkan antara satu sumber informasi dengan yang lainnya.

Tabel 3.

 

Tabel 4.

Untuk ilmu pengatahuan yang telah sejak lama ditata secara sistematis, umumnya  telah teradapat sumber-sumber belajar yang memadai. Terutama di era modern, era Internet seperti ini. Persoalannya adalah niat yang kuat dan kesempatan (waktu) untuk bertekun mencari dan mempelajarinya. Dari teori penunjang , simulasi dan perhitungan dapat dilihat “benang merah”, kesamaan pola data dan hasil perhitungan.

Pada kesempatan ini pengukuran pada komponen dan rangkaian (sistem) perangkat keras (hardware) disimulasikan dengan software LTspice. Lalu perhitungan matematis sudah dicontohkan dengan menggunakan Scilab dan GNU/Octave. Sebelumnya juga telah dicontohkan bagaimana Algeo dapat dimanfaatkan untuk melakukan perhitungan. Begitu pula bagaimana Maxima dan Wolfram Alpha dapat dimanfaatkan untuk belajar memahami persamaan yang memandu pemahaman terhadap kerja komponen dan sistem.

Aplikasi spreadsheet office seperti Excel, Libreoffice dan Google Sheets yang bagi beberapa orang bisa jadi terkesan low tech bila dibandingkan dengan Scilab atau Matlab dapat dimanfaatkan untuk benar-benar membantu proses belajar. Kali ini saya tampilan contoh sederhana yang dapat diterapkan untuk percobaan (eksperimen) lainnya.

Gambar  13.

Gambar  14.

Gambar  15.

Gambar  16. 

 

Pada bagian sebelumnya (sampai Gambar 16) kondisi yang dihadapi adalah dari “pengukuran” (dilakukan dengan simulasi LTspice) didapatkan nilai Urms ac+dc dan Uaverage dc. Sedangkan nilai Urms ac dari keluaran penyearah didapatkan dari perhitungan berdasarkan nilai variabel yang diketahui.
Dengan sedikit perubahan kode pada Scilab dan Octave kita dapat mempelajari kondisi pengukuran hardware yang menghasilkan data pengukuran berupa tegangan rata-rata (average) untuk mode pengukuran DC dan tegangan efektif (RMS) untuk pengukuran AC. Simulasi pada bagian awal post ini dapat dipakai sebagai pembanding untuk hasil pengukuran dengan multimeter.

p_20161013_00095801.jpg.jpgGambar 17.


//scilab

function hw2(ACrms_in, UdAV, UdAC)

    printf("Nilai RMS AC masukan (sumber): %3.3f \n", ACrms_in)
    printf("Nilai RMS AC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAC)
    printf("Nilai rata-rata DC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAV)


    UcRMS_acdc=sqrt((UdAV^2)+(UdAC^2))
    printf("Nilai tegangan RMS ac+dc keluaran half-wave rectifier: %3.3f \n", UcRMS_acdc)

    ratio1=UdAV/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rata-rata (dc) keluaran terhadap nilai RMS AC masukan: %3.3f \n", ratio1)

    ratio2=UcRMS_acdc/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rms ac+dc keluaran terhadap nilai RMS masukan: %3.3f \n", ratio2)

    vin_peak = UdAV*%pi;
    printf("Nilai tegangan puncak (Vpeak) masukan berdasarkan tegangan rata-rata keluaran (%3.3f) : %3.3f \n", UdAV, vin_peak)

    rect_ratio = ((vin_peak/%pi)^2/(0.5*vin_peak)^2)*100;
    printf("Nilai rectification ratio: %3.3f %% \n", rect_ratio)

    form_factor = (UcRMS_acdc)/(UdAV);
    printf("Nilai form factor (FF): %3.3f \n", form_factor)    

    ripple_factor1 = sqrt((form_factor^2)-1);
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 1: %3.3f \n", ripple_factor1)    

    ripple_factor2 = UdAC / UdAV;
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 2: %3.3f \n", ripple_factor2)    
endfunction

//hw2(49,21.2,26.2)
hw2(12.021,5.4113,6.555)

Gambar 18. Perhitungan dengan Scilab


%Octave

function hw3(ACrms_in, UdAV, UdAC)

    printf("Nilai RMS AC masukan (sumber): %3.3f \n", ACrms_in)
    printf("Nilai RMS AC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAC)
    printf("Nilai rata-rata DC keluaran half-wave: %3.3f \n", UdAV)


    UcRMS_acdc=sqrt((UdAV^2)+(UdAC^2));
    printf("Nilai tegangan RMS ac+dc keluaran half-wave rectifier: %3.3f \n", UcRMS_acdc)

    ratio1=UdAV/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rata-rata (dc) keluaran terhadap nilai RMS AC masukan: %3.3f \n", ratio1)

    ratio2=UcRMS_acdc/ACrms_in;
    printf("Nilai perbandingan tegangan rms ac+dc keluaran terhadap nilai RMS masukan: %3.3f \n", ratio2)

    vin_peak = UdAV*pi;
    printf("Nilai tegangan puncak (Vpeak) masukan berdasarkan tegangan rata-rata keluaran (%3.3f) : %3.3f \n", UdAV, vin_peak)

    rect_ratio = ((vin_peak/pi)^2/(0.5*vin_peak)^2)*100;
    printf("Nilai rectification ratio: %3.3f %% \n", rect_ratio)

    form_factor = (UcRMS_acdc)/(UdAV);
    printf("Nilai form factor (FF): %3.3f \n", form_factor)

    ripple_factor1 = sqrt((form_factor^2)-1);
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 1: %3.3f \n", ripple_factor1)

    ripple_factor2 = UdAC / UdAV;
    printf("Nilai ripple factor (RF) cara 2: %3.3f \n", ripple_factor2)
endfunction

%hw2(49,21.2,26.2)
%hw2(12.021,5.4113,6.555)
hw3(12.021,5.4113,6.555)

Gambar 19.

 

 

Berkebalikan dari simulasi sebelumnya dalam  post ini, simulasi kali ini tidak mempergunakan nilai Vrms keluaran (AC+DC) langsung dari “pengukuran” di LTspice.

Gambar 20.

Gambar 21. Kumpulan screenshot tabel dari Google Sheets.

Gambar 22.

 

 

font cache: Ψ α β π θ μ Φ φ ω Ω ° ~ ± ≈ ≠ ≡ ≤ ≥ ∞ ∫ • ∆