Peredaman Noise pada Deteksi BEMF Motor BLDC Sensorless Menggunakan Digital Filter

Brushless direct current motor (BLDC) merupakan motor synchronous AC 3 fasa dan dapat disebut permanent magnet synchronous motor (PMSM) yang mempunyai tegangan back electromotive force (BEMF) gelombang trapezoidal. Untuk kendali motor BLDC menggunakan field oriented control (FOC), pada metode ini memanfaatkan arus stator pada motor BLDC dengan fluks motor dan torsi motor menggunakan kontrol PI untuk menjaga arus yang diukur tetap pada nilai referensi atau nilai set point. Pada motor BLDC sensorless menggunakan rangkaian deteksi BEMF yang difungsikan sebagai sensor tegangan untuk mendeteksi tegangan BEMF, tetapi sinyal yang dihasilkan memiliki noise yang cukup tinggi. Maka, sinyal tegangan back electromotive force (BEMF) akan diolah dan diperbaiki menggunakan digital filter finite impulse respone filter (FIR) sehingga sinyal BEMF menjadi sinyal ideal yang akan memudahkan saat menentukan komutasi. Pada pengujian dengan menggunakan filter FIR sebelum dilakukan filtering gelombang tegangan BEMF memiliki frekuensi sebesar 34,76 Hz kemudian direduksi dengan menghilangkan noise pada gelombang menjadi 21,25 Hz di mana mendekati gelombang trapezoidal yang ideal, maka membuat sinyal tegangan BEMF dapat mempermudah dalam penentuan komutasi untuk switching mosfet inverter 3 fasa

Shunt Active Power Filter Untuk Peredaman Harmonisa Pada Inverter V/F Konstan Pengatur Kecepatan Motor Induksi Tiga Fasa

Pengemudian elektrik untuk motor induksi tiga fasa mampu menghemat biaya operasional di industri. Metode V/F konstan adalah pengaturan yang hanya mengatur besaran tegangan dan frekuensi pada motor induksi tiga fasa. Pada saat yang sama, inverter V/F konstan dapat menyebabkan harmonisa pada saat melakukan pengemudian elektrik dan harmonisa ini akan mengurangi faktor daya dengan meningkatkan total harmonic distortion (THD). Kehadiran harmonisa dalam sistem dapat berdampak negatif pada sistem tenaga dan dapat berpotensi merusak peralatan. Dalam artikel ini diusulkan suatu filter aktif yang mampu mengurangi harmonisa pada inverter V/F pengatur kecepatan motor. Filter aktif yang digunakan adalah jenis shunt active power filter (SAPF) dengan pengontrol injeksi arus berupa PWM Hysteresis Current Control dan pengontrol DC-link Voltage menggunakan Fuzzy Logic Controller (FLC). Hasil simulasi menunjukkan bahwa sebelum pemasangan SAPF, nilai THDi yang dihasilkan oleh inverter V/F masih belum memenuhi standar yang ditoleransi oleh IEEE 519 yaitu kurang dari 5%. Ketika menggunakan PI-SAPF, THDi yang dihasilkan bisa kurang dari 2,75% baik pada motor 370 W, 4000 W, maupun 7500 W. Sedangkan FLC-SAPF dapat meredam harmonisa lebih baik lagi, THDi yang dihasilkan kurang dari 0,6% baik pada motor 370 W, 4000 W, maupun 7500 W

Pengaturan Kecepatan Motor Induksi Tiga Fasa Dengan Metode Direct Torque Control

Pada penelitian ini dilakukan pengaturan kecepatan motor induksi tiga fasa dengan vector control menggunakan metode Direct Torque Control. Pada metode vector control, pengaturan kecepatan dapat dilakukan dengan mudah karena sistem dibuat seolah-olah menyerupai karakteristik motor DC, di mana pengaturan fluks dan torsi dapat dilakukan secara terpisah. Sistem pada metode Direct Torque Control, didasarkan pada pengaturan fluks dan torsi menggunakan Estimator DTC untuk menghasilkan nilai fluks dan torsi estimasi. Selanjutnya, keluaran dari estimator beserta sektor sudut fluks stator akan menentukan vektor tegangan yang sesuai dengan metode switching Sinusoidal Pulse Width Modulation Inverter, sehingga keluaran dari inverter dapat mengatur kecepatan putaran motor. Untuk memperbaiki hasil respon kecepatan putaran motor digunakan kontroler PID. Penelitian ini dilakukan melalui simulasi menggunakan MATLAB. Motor induksi yang digunakan, memiliki daya 4 KW dengan tegangan 400 Vrms dan kecepatan putaran nominal 1430 RPM. Pengujian dilakukan pada kondisi tanpa beban dan juga berbeban untuk mengetahui performansi sistem. Hasil simulasi menunjukkan nilai rise time 0,08 detik, nilai settling time 0,37 detik, dan nilai overshoot mencapai 14,11 %

Desain dan Implementasi Pengaturan Kecepatan Motor BLDC Melalui Pengaturan Fluks

This journal presents the design and implementation of BLDC motor speed control. Speed control of the BLDC motor can be done by controlling the flux produced by the BLDC motor coil. The current reading by the sensor will be processed in the flux estimator to get the flux value in the motor. By using the PI controller, the flux value generated by the coil will be controlled so that it is equal to the setpoint value that has been determined. Flux values that have the same setpoint will be converted to PWM values which will be used as input signals on the six step inverter. The test results by providing disturbance form the additional load on the motor, shows that the motor is able to maintain its speed according to the value of the speed provided. Thus, the proposed speed regulation method can work well

Desain dan Implementasi Pengaturan Kecepatan Motor BLDC Melalui Pengaturan Fluks

This journal presents the design and implementation of BLDC motor speed control. Speed control of the BLDC motor can be done by controlling the flux produced by the BLDC motor coil. The current reading by the sensor will be processed in the flux estimator to get the flux value in the motor. By using the PI controller, the flux value generated by the coil will be controlled so that it is equal to the setpoint value that has been determined. Flux values that have the same setpoint will be converted to PWM values which will be used as input signals on the six step inverter. The test results by providing disturbance form the additional load on the motor, shows that the motor is able to maintain its speed according to the value of the speed provided. Thus, the proposed speed regulation method can work well

Rancang Bangun Alat Pendeteksi Penyebab Kerusakan Motor Sebagai Penggerak Mobil Listrik Menggunakan Current Analysis Dengan Artificial Neural Network

Seiring dengan kemajuan zaman, transportasi selalu mengalami perkembangan salah satunya yaitu mobil listrik. Motor induksi merupakan salah satu jenis penggerak yang paling umum untuk digunakan baik dalam kebutuhan industri, rumahan, sarana transportasi, dan lainnya. Motor jenis ini banyak digunakan karena memliki konstruksi yang kokoh, harga murah, pengoperasian mudah dan kecepatan motor relatif konstan. Saat ini, telah banyak alat-alat proteksi untuk motor induksi. Tetapi alat-alat tersebut hanya melindungi bagian instalasi saja. Maka dari itu, diciptakan deteksi dini kerusakan motor. Konsep kerja alat ini yaitu dengan mendeteksi arus yang dihasilkan oleh motor induksi 3 fasa 1,2 KW. Arus tersebut memiliki karakteristik gelombang arus yang nantinya diolah pada mikrokontroler yang dilakukan proses fast fourier transform (FFT) terlebih dahulu agar bisa dilihat spektrumnya, lalu di dihitung (∆dB) selisih frekuensi puncak dengan lower side band (gelombang sebelum puncak tertinggi). dB tersebut yang digunakan untuk karakteristik setiap kondisi dari motornya. Selanjutnya membandingkan hasil arus dengan data yang telah diinputkan pada data base mikrokontroler menggunakan metode artificial neural network (ANN). Kemudian menghasilkan analisa kondisi motor induksi. Pada pengujian ANN, perbandingan target dan output memiliki error sangat kecil yaitu rata-rata error 0,000667826

Desain dan Implementasi Pengaturan Kecepatan Motor BLDC Dengan Metode FOC Menggunakan Fuzzy

       Motor BLDC banyak digunakan pada bidang otomotif dan industri. Karena memiliki efisiensi tinggi, torsi besar, dan perawatan mudah. Beberapa sistem penggerak yang menggunakan motor BLDC terkadang membutuhkan kecepatan motor yang konstan. Akan tetapi ketika diberi beban lebih maka kecepatan akan menurun. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu pengaturan kecepatan motor agar kecepatan menjadi konstan walaupun diberi beban. Pada paper ini mengusulkan metode FOC dengan menggunakan fuzzy logic controller untuk menjaga performa dan efisiensi motor untuk penggunaan jangka panjang. Kelebihan dari metode yang diusulkan adalah ripple daya yang kecil dan efisiensi yang tinggi. Sistem ini disimulasikan dengan menggunakan MATLAB dan didapatkan hasil eror yang kecil terhadap setting point. hasil yang didapatkan dengan setting point terendah yakni 500 RPM memiliki eror 1.6 % dengan output kontroller sebesar 515 Rpm. Kenaikan step referensi RPM hingga nominal yakni 6000 RPMKata kunci : Back EMF; hall effect sensor; FO

Soft Starting dengan Redaman Arus Starting Pada Motor BLDC

Jurnal ini menyajikan desain rinci dan implementasi teknik pengaturan akselerasi pada motor BLDC untuk soft starting dengan redaman arus. Pada umumnya, arus sangat tinggi saat motor melakukan akselerasi terlebih lagi pada kondisi pengawalan (starting). Hal ini dapat menyebabkan penggunaan energi menjadi tidak efisien. Pada penelitian diusulkan sebuah desain pengaturan akselerasi motor BLDC dengan metode six-step PWM yang akan mengendalikan inverter tiga fasa. Sensor hall effect digunakan sebagai sinyal masukan untuk mikrokontroler dan digunakan untuk mengatur sinyal luaran PWM untuk proses swtching/pensaklaran pada mosfet. Pada penelitian ini digunakan mikrokontroler STM32F407. Pengujian telah dilakukan dengan dua kondisi yaitu tanpa pembatasan arus dan dengan pembatasan arus dengan set point 250 rpm. Hasil menunjukkan pada kondisi tanpa pembatasan arus, waktu akselerasi cukup cepat dengan arus starting 44A, sedangkan ketika pada kondisi dengan pembatasan arus sebesar 22A, waktu akselerasi lebih lambat 2 detik namun rata-rata arus starting 22A

Meter Daya 1 Fasa Dengan Proteksi Over Voltage Dan Under Voltage berbasis Internet of Things (IoT)

This research discusses about design and implementation of the power meters which are equipped with over or under voltage relays at 1 phase load based on internet of things (IoT). The power meters use power sensors that can detect active power values (P), apparent power (S), voltage (V), current (I), power factor (PF), frequency, energy, and total harmonic distortion (THD). Data on the power meter will be sent and stored in the database. Data on the power meters can also be monitored remotely via smartphones and personal computers using internet media. The power meters are equipped with indicators for over voltage, normal and under voltage conditions. This power meter is also equipped with a relay to disconnect the power at the load when there is interference with over voltage or under voltage on the system. From the results of tests that have been carried out, the relay will cut the load when there is interference with over voltage or under voltage on the system. Based on the results of testing that has been done, the design of the power meter made in this research had an average error of 0.0562% for resistive load and has the largest data readout error is 9.255% for non-linear load

Critical Clearing Time prediction within various loads for transient stability assessment by means of the Extreme Learning Machine method

The Critical Clearing Time (CCT) is a key issue for Transient Stability Assessment (TSA) in electrical power system operation, security, and maintenance. However, there are some difficulties in obtaining the CCT, which include the accuracy, fast computation, and robustness for TSA online. Therefore, obtaining the CCT is still an interesting topic for investigation. This paper proposes a new technique for obtaining CCT based on numerical calculations and artificial intelligence techniques. First, the CCT is calculated by the critical trajectory method based on critical generation. Second, the CCT is learned by Extreme Learning Machine (ELM). This proposed method has the ability to obtain the CCT with load changes, different fault occurrences, accuracy, and fast computation, and considering the controller. This proposed method is tested by the IEEE 3-machine 9-bus system and Java-Bali 500 kV 54-machine 25-bus system. The proposed method can provide accurate CCTs with an average error of 0.33% for the Neural Network (NN) method and an average error of 0.06% for the ELM method. The simulation result also shows that this method is a robust algorithm that can address several load changes and different locations of faults occurring. There are 29 load changes used to obtain the CCT, with 20 load changes included for the training process and 9 load changes not included