Aplikasi Artificial Neural Network (ANN) Untuk Pengatur Kecepatan Motor BLDC 90KW Pada Bus Listrik

Prihantari, Kharisma Julieta (2021) Aplikasi Artificial Neural Network (ANN) Untuk Pengatur Kecepatan Motor BLDC 90KW Pada Bus Listrik. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 07111740000026-Undergraduate_Thesis.pdf] Text
07111740000026-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only until 1 October 2023.

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Dengan berjalannya waktu, harga bahan bakar yang terus
meningkat dan banyak kendaraan yang menggunakan bahan bakar fossil dapat mengakibatkan pencemaran lingkungan dan berdampak pada kesehatan manusia. Maka banyak dilakukan penelitian mengenai kendaraan listrik (electric vehicle) untuk mengurangi pencemaran lingkungan akibat kendaraan yang menggunakan bahan bakar fossil. Motor BLDC (motor brushless DC) adalah salah satu jenis motor listrik yang tidak menggunakan brush sehingga mempunyai banyak keuntungan dan dapat mengurangi gesekan mekanik yang biasa terjadi pada motor DC. Keuntungan dari motor BLDC yaitu mempunyai tingkat efisiensi yang tinggi, torsi tinggi, mengurangi kebisingan, lifetime yang panjang, dan perawatan yang mudah. Penggunaan motor BLDC pada kendaraan listrik terkadang kurang optimal dikarenakan set point yang bervariasi dan adanya beban. Maka diperlukan pengatur kecepatan untuk mengontrol kecepatan motor agar motor dapat bekerja secara baik. Pada penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) yang memiliki karakteristik tinggi dalam learning berbagai informasi data masukan dan keluaran. ANN pada pengatur kecepatan ini berguna sebagai kontrol tegangan masukan inverter 3 fasa sehingga kecepatan dari motor BLDC dapat sesuai dengan set point. Hasil simulasi didapatkan bahwa metode ANN untuk pengatur kecepatan motor BLDC dapat bekerja dengan baik dimana kecepatan motor dapat mencapai nilai referensi dan dalam keadaan berbeban error antara actual speed dan speed reference sekitar 0.81 %.
==============================================================================================
Over time, fuel prices continue to increase and many vehicles use fossil fuels can cause environmental pollution and have a bad impact on human health. So, many research about electrical vehicle to reduce environmental pollution due to vehicles that use fossil fuels. BLDC motor (brushless DC motor) is one type of electric motor that does not use brush so it has many advantages and can reduce mechanical friction that usually occurs in DC motor. The advantages of BLD motor are high efficiency, high torque, reduced noise, long lifetime, and easy maintenance. Application of BLDC motor in electric vehicle is sometimes not optimal due to varying set points and the presence of loads. Then a speed controller is needed to control the speed of motor so that the motor can work properly. In this study using the Artificial Neural Network (ANN) method which has high characteristic to learning various input and ouput data information. The ANN on this speed controller is useful as voltage control for input the 3-phase inverter so that the speed of BLDC motor in accordance with the set point. The simulation results show that the ANN method for BLDC motor speed control can work well where the motor speed can reach the reference value and in load condition the error between actual speed and reference speed is around 0.81%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Motor Brusless DC (BLDC), Artificial Neural Network (ANN), Kendaraan Listrik, Brushless DC Motor, ANN, Elekctric Vehicle
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK2681.O85 Electric motors, Brushless.
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Kharisma Julieta Prihantari
Date Deposited: 15 Aug 2021 06:10
Last Modified: 15 Aug 2021 06:10
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/86799

Actions (login required)

View Item View Item