Rancang Bangun Fault Tolerant Speed Sensorless Control Pada Motor Induksi 3 Fasa

Halim, Christian Vieri (2025) Rancang Bangun Fault Tolerant Speed Sensorless Control Pada Motor Induksi 3 Fasa. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6009241011-Master_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Dalam penelitian ini digunakan metode speed sensorless control dengan bantuan discrete disturbance observer yang betujuan untuk mengestimasi kecepatan putar motor induksi dengan akurasi yang baik dan memiliki beban komputasi yang rendah. Observer menggunakan informasi arus dan tegangan untuk mengetahui kecepatan motor induksi, serta informasi parameter teknikal dari observer. Informasi parameter dibutuhkan karena observer dirancang berdasarkan model matematis dari sistem yang digunakan, yaitu motor induksi. Dengan adanya speed sensorless, peran sensor kecepatan dapat dihilangkan. Karena mengandalkan informasi arus, maka sistem pengendalian ini dapat dipengaruhi oleh kesalahan sensor arus. Oleh karena itu, pada penelitian ini diterapkan discrete PI untuk mengatasi perubahan torsi beban dan set point, perancangan algoritma neural network untuk melakukan estimasi parameter teknikal dari observer, serta memanfaatkan algoritma fault tolerant untuk mengatasi adanya kesalahan sensor. Skema ini kemudian akan disebut sebagai Fault Tolerant Speed Sensorless Control. Algortima neural network yang dirancang dan diimplementasikan mampu untuk melakukan estimasi nilai parameter teknikla hingga memperkecil error perhitungan estimasi dari observer hingga 0.62%. Dari hasil implementasi, discrete PI mampu untuk mengkompensasi beban sebesar 200 Watt dan perubahan set point. Besarnya kesalahan sensor yang dapat ditangani oleh algoritma fault tolerant adalah minimal 2 A. Dari hasil analisis respon sistem tertutup didapatkan maksimal error steady state yang terjadi pada sistem kontrol adalah 3.5%.
==================================================================================================================================
In this study, the speed sensorless control method was used with the help of discrete disturbance observer which aims to estimate the rotation speed of the induction motor with good accuracy and has a low computational load. The observer uses current and voltage information to determine the speed of the induction motor, as well as the technical parameter information of the observer. Parameter information is needed because the observer is designed based on the mathematical model of the system used, namely the induction motor. With the presence of speed sensorless, the role of speed sensors can be eliminated. Because it relies on current information, this control system can be affected by current sensor errors. Therefore, in this study, discrete PI was applied to overcome changes in load torque and set point, the design of neural network algorithms to estimate technical parameters from observers, and the use of fault tolerant algorithms to overcome sensor errors. This scheme will then be referred to as Fault Tolerant Speed Sensorless Control. The neural network algorithm designed and implemented is able to estimate the value of technical parameters to minimize the estimation error of the observer by up to 0.62%. From the results of the implementation, discrete PI is able to compensate for the load of 200 Watts and set point changes. The magnitude of sensor errors that can be handled by the fault tolerant algorithm is at least 2 A. From the results of the closed system response analysis, it is found that the maximum steady state error that occurs in the control system is 3.5%.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Motor Induksi, Cohen Coon, ANN, FDI, FTC, Induction Motor, Cohen Coon, ANN, FDI, FTC
Subjects:	T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ217.2 Robust control
Divisions:	Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Physics Engineering > 30101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Christian Vieri Halim
Date Deposited:	30 Jul 2025 01:47
Last Modified:	30 Jul 2025 01:47
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/123065

Actions (login required)

View Item