Perancangan Particle Filtering Sebagai Estimator Kecepatan Pada Motor DC

Pratama, Ricky Giovanni (2020) Perancangan Particle Filtering Sebagai Estimator Kecepatan Pada Motor DC. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
02311640000146_Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Proyeksi kebutuhan akan motor elektrik, motor DC dan motor induksi, meningkat 6,5% setiap tahunnya. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah estimator yang dapat mengestimasi nilai kecepatan motor DC menggunakan informasi arus dan tegangan yang bernama particle filtering (PF). Bentuk pemodelan yang digunakan pada penelitian ini adalah close loop. Terdapat beberapa parameter yang dibutuhkan dalam perancangan PF yaitu jumlah partikel (N), initial guess of state value (x_0), kovarian awal (P_0), kovarian noise sistem (Z). Langkah yang digunakan dalam perancangan PF adalah inisiasi, update partikel, dan resampling partikel. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan nilai kecepatan dan arus antara nilai pemodelan (riil) dan nilai estimasi dengan menggunakan beberapa variasi jumlah partikel. Setiap respon yang dihasilkan dilakukan analisa pada saat kondisi transien dan kondisi steady. Nilai kecepatan riil yang dihasilkan saat kondisi transien dan steady secara berturut-turut adalah 1,902979448 rad/s dan 1,65431913233382 rad/s. Nilai arus riil yang dihasilkan saat kondisi transien dan steady secara berturut-turut adalah 19,2200768857066 A dan 16,8192574413653 A. Berdasarkan respon yang dihasilkan diketahui bahwa semakin besar jumlah partikel akan menghasilkan error yang semakin kecil. =================================================================================================================== Projected demand for electric motors, DC motors and induction motors, an increase of 6.5% every year. In this study an estimator was developed that can estimate the value of the speed of a DC motor using current and voltage information called particle filtering (PF). The form of modeling used in this study is the close loop. There are several parameters needed in the design of PF, namely the number of particles (N), initial guess of state value (x_0), initial covariance (P_0), system noise covariance (Z). The steps used in the design of PF are initiation, particle update, and particle resampling. In this study a comparison of velocity and current value between the modeling value (real) and the estimated value using several variations in the number of particles. Each response produced is analyzed during transient and steady conditions. The real velocity values generated during transient and steady conditions are 1.902979448 rad / s and 1.65431913233382 rad / s, respectively. The real current value generated during transient and steady conditions are 19.222768857066 A and 16.8192574413653 A. Based on the response produced, it is known that the greater the number of particles will produce a smaller error.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Motor DC, Particle Filtering, Steady, Transien, DC Motor, Particle Filtering, Steady, Transien
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
T Technology > T Technology (General) > T57.62 Simulation
Divisions: Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Physics Engineering > 30201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Ricky Giovanni Pratama
Date Deposited: 17 Aug 2020 02:53
Last Modified: 17 Aug 2020 02:53
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/78205

Actions (login required)

View Item View Item