Pengembangan Sistem Kontrol Modular untuk Motor Listrik Bldc Aksial dengan Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic, untuk Meningkatkan Performa dan Efisiensi Motor Listrik

Sotyaramadhani, Grangsang (2017) Pengembangan Sistem Kontrol Modular untuk Motor Listrik Bldc Aksial dengan Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic, untuk Meningkatkan Performa dan Efisiensi Motor Listrik. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
2115205003-Master_Thesis.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview

Abstract

Teknologi otomotif saat ini telah berkembang dengan sangat pesat, kendaraan listrik adalah salah satu primadona pada pengembangan teknologi otomotif. Efisiensi yang lebih tinggi, performa yang lebih baik, dan ramah lingkungan adalah nilai tambah yang ditawarkan oleh teknologi ini. Institut Teknologi Sepuluh Nopember turut melakukan penelitian dan pengembangan di bidang ini. Sepeda motor listrik yang dinamai GESITS merupakan produk hasil penelitian dan pengembangan yang dilakukan di ITS. Di akhir tahun 2016 GESITS telah melalui berbagai pengujian. GESITS diuji dengan menggunakan dynamometer dan uji jalan untuk mengetahui performa dan efisiensinya. Hasil pengujian GESITS menunjukkan kecepatan maksimum yang dapat dicapai adalah 115 km/jam (di atas dynamometer) dan 95 km/jam (pada saat uji jalan). Hasil pengujian tersebut dirasa masih kurang oleh para peneliti di ITS. Hal tersebut dikarenakan terdapata kendala pada saat melakukan pengaturan parameter operasi dari sistem kontrol modular di GESITS dikarenakan terlalu banyak parameter yang harus diatur dan terdapat beberapa batasan di software tersebut. Oleh sebab itu pada tesis ini diusulkan pengembangan dari sistem kontrol modular dengan melakukan implementasi Fuzzy Logic. Hasil implementasiFuzzy Logic,proses pengaturan sistem kontrol modular menjadi lebih mudah. Proses pengaturan cukup dilakukan dengan membuat membership functions dan selanjutnya menentukan Fuzzy Rules. Selain itu output yang dihasilkanpun sesuai dengan output yang telah ditentukan dari Fuzzy Response Surface.Dari 3 sample hasil pengujian diketahui bahwa error sistem kontrol dengan fuzzy logic adalah 0%, 0.3%, dan 3%. Sedangkan untuk sistem kontrol tanpa fuzzy logic adalah14.161%, 72%, dan 15.392%. ================================================================================================== Automotive technologies growing very fast nowadays, electric vehicle is one of the most interesting field here. Higher efficiency, better performance, and eco-friendly are values offered by this technology. Insititut Teknologi Sepuluh Nopember does this field of research and invention. Electric motorcycle named GESITS is a product resulted from the research and development done by ITS. In the end of 2016, GESITS was tested in several ways. It was tested using dynamometer and road test to see its performance and efficiency. Based on the test results, GESITS has maximum speed up to 115 km/hour (dynamometer test) and 95km/hour (road test). Researcher think that these performances are not maximum yet. It is caused by the difficulties of parameters setting on modular control system’s software. There are a lot of parameter fields should be filled with a lot of restriction. Considering the problem, this thesis propose to modify the modular control system by applying Fuzzy Logic to its software. By applying Fuzzy Logic the proses of parameters setting will be easier. Setting process is done by creating membership functions and determining the Fuzzy Rules. Not only convenience in parameters setting but correct output will be resulted also by using Fuzzy Logic based on Table converted from Fuzzy Response Surface. Based on 3 experiment samples, occurred error in control system with fuzzy logic are 0%, 0.3%, and 3%. In the other hand for control system without fuzzy logic are 14.161%, 72%, and 15,392%.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTM Sot p-1
Uncontrolled Keywords: sepeda motor listrik, gesits, sistem kontrol modular, fuzzy logic, motor listrik bldc aksial
Subjects: T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ223 PID controllers
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Mechanical Engineering > 21101-(S2) Master Thesis
Depositing User: GRANGSANG SOTYARAMADHANI GRANGSANG SOTYARAMADHANI
Date Deposited: 11 Jan 2018 03:59
Last Modified: 05 Mar 2019 06:25
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/48193

Actions (login required)

View Item View Item