Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent- Magnet Synchronous Motor SKRIPSI

UNIVERSITAS INDONESIA

Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada PermanentMagnet Synchronous Motor

SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik

M.Apriyudi Syafputra 0606074054

FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO DEPOK JUNI 2010

Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

HALAMAN PERNYATAAN ORISINILITAS

Skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, dan semua sumber baik yang dikutip maupun dirujuk telah saya nyatakan dengan benar

Nama

: M.Apriyudi Syafputra

NPM

: 0606074054

Tanda Tangan : Tanggal

: 28 Juni 2010

ii Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010


KATA PENGANTAR/UCAPAN TERIMA KASIH

Puji syukur saya haturkan sebesar-besarnya kepada Allah SWT, karena atas rahmat-Nya sehingga saya dapat menyelesaikan skripsi ini. Penulisan skripsi ini dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mencapai gelar Sarjana Teknik Jurusan Teknik Elektro pada Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Saya sangat menyadari bahwa, tanpa bantuan dari berbagai pihak, sangatlah sulit untuk menyelesaikan skripsi ini dengan baik dan tepat waktu. Oleh karena itu, saya ingin mengucapkan terima kasih kepada: 1

Ibu, Bapak dan keluarga tercinta

yang telah memberikan motivasi dan

dukungan lahir dan batin. 2

Dr. Ir. Feri Yusivar, selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu beliau untuk memberikan arahan, bimbingan dan diskusi sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan baik.

3

Dosen penguji saat sidang yang telah memberikan saran yang sangat berguna dalam memberikan masukan terhadap penulisan skripsi ini

4

Teman-teman di lab kendali yang mau membantu dengan senang hati dan mau berdiskusi sehingga skripsi ini bisa lancar.

5

Teman-teman satu bimbingan yang saling mendukung satu sama lain.

6

Teman-teman mahasiswa Departemen Teknik Elektro FTUI angkatan 2006 yang telah memberikan bantuan dalam penulisan skripsi ini yang tidak bisa disebutkan satu-persatu.

7

Nurul Ilmi yang telah memberikan waktunya untuk memberi masukan, nasehat dan selalu memberikan dukungan saat saya dalam keadaan tidak baik dan yang memberikan peringatan disaat saya lupa.

8

Pihak departemen teknik elektro FTUI yang telah turut memberikan andil besar kepada saya sehingga skripsi ini bisa selesai dan pihak-pihak lainnya

iv Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

Akhir kata, semoga Allah SWT membalas segala kebaikan semua pihak yang telah membantu saya dalam penyusunan skripsi ini. Dan semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pengembangan ilmu pembacanya.

Depok, 28 Juni 2010

Penulis

v Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI TUGAS AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai sivitas akademik Universitas Indonesia, saya yang bertanda tangan di bawah ini: Nama NPM Program Studi Departemen Fakultas Jenis karya

: : : : : :

M.Apriyudi Syafputra 0606074054 Teknik Elektro Teknik Elektro Teknik Skripsi

demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Indonesia Hak Bebas Royalti Noneksklusif (Non-exclusive RoyaltyFree Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul:

Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent-Magnet Synchronous Motor

beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Noneksklusif ini Universitas Indonesia berhak menyimpan mengalihmedia/ formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database), merawat, dan memublikasikan tugas akhir saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis/pencipta dan sebagai pemilik Hak Cipta. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya. Dibuat di : Depok Pada tanggal : 28 Juni 2010 Yang menyatakan

(M.Apriyudi Syafputra)

vi Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

ABSTRAK

Nama : M.Apriyudi Syafputra Program Studi : Teknik Elektro Judul : Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada PermanentMagnet Synchronous Motor

Pada skripsi ini membahas tentang pengendali tanpa sensor dengan mengestimasi fluks rotor. Untuk mendapatkan nilai estimasi fluks rotor rotor, perlu arus dan tegangan dari motor dimana selain untuk dikembalikan ke skema pengendali, juga sebagai masukan untuk skema observer. Model observer yang digunakan pada skripsi ini adalah luenberger observer. Untuk pengendali yang digunakan pada skema FOC, pengendali berdasarkan model motor yang digunakan. Dari hasil percobaan disimpulkan estimasi fluks bagus saat motor berputar pada kecepatan tinggi. Pengendalian dengan model motor juga memiliki kelemahan seperti yang didapat dari hasil percobaan Kata kunci: Motor PMSM, sensorless control, luenberger observer

vii Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

ABSTRACT

Name : M.Apriyudi Syafputra Study Program : Electrical Engineering Title : Performance of Speed Sensorless Control on PermanentMagnet Synchronous Motor This thesis discusses the sensorless control by estimating the rotor flux. To obtain the estimated value of rotor flux, it is necessary current and voltage of the motor which in addition to a return to the control scheme, as well as input to observer scheme. Observer model used in this paper is luenberger observer. For the controller used in the FOC scheme, controller based motor model is used. From the experimental results concluded that a good estimation of flux when the motor rotates at high speed. Motor control model also has weaknesses such as obtained from the experiment results Keyword: PMSM motor, sensorless control, luenberger observer

viii Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL………………………………………………………… ii HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS……………………………. iii HALAMAN PENGESAHAN……………………………………………….. iv KATA PENGANTAR/UCAPAN TERIMA KASIH………………………... v HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI TUGAS AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS…………………………… vi ABSTRAK…………………………………………………………………… vii ABSTRACT………………………………………………………………….. viii DAFTAR ISI…………………………………………………………………. ix DAFTAR GAMBAR………………………………………………………… xi DAFTAR TABEL……………………………………………………………. xiv DAFTAR LAMPIRAN………………………………………………………. xv DAFTAR SIMBOL……………………………………………………………. xvi

1. PENDAHULUAN………………………………………………………… 1 1.1 Latar Belakang Penelitian……………………………………………… 1.1.1 Perumusan Masalah……………………………………………. 1.1.2 Tujuan Penelitian………………………………………………. 1.2 Batasan Masalah……………………………………………………….. 1.3 Metodologi Penelitian………………………………………………….. 1.4 Sistematika Penulisan…………………………………………………..

1 2 2 3 3 3

2. MOTOR PMSM, PEMODELAN, DAN KARAKTERISTIKNYA .........................………………………………………............... 5 2.1 Motor PMSM………………………………………………................. 6 2.2 Pemodelan matematika motor PMSM...…………………………………. 8 2.2.1 Transformasi 3 fasa ke 2 fasa ...…………………………………. 9 2.2.2 Zero dirrect current axis ...…………………………………. 11 2.3 Prinsip pengamat …………………………………........................... 12

ix Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

3. SKEMA PERCOBAAN .……………………….……….........................

14

3.1 Field-Orinted Control…………………………………...................... 3.1.1 Skema FOC………………………………………………...... 3.2 PI CurrentRregulator……………………………………………….... 3.3 PI Speed Regulator..............................................................…….... 3.4 Space-Vector Pulse Width Modulation .......................…………..... 3.5 Estimasi Fluks dengan Model Pengamat ...................…………....... 3.5.1 Luenberger Observer ...................………….......................... 3.5.2 Perhitungan Konstanta Ke observer ....……….........................

15 16 16 19 21 21 22 26

4. ANALISA PERCOBAAN ......................................................... 29 4.1 Percobaan Pengendalian Tanpa Sensor Pada Kecepatan 900 rpm….... 31 4.1.1 Nilai yang terukur dari variabel motor pada kecepatan 900 rpm.. 31 4.1.2 Nilai estimasi variabel motor pada kecepatan 900 rpm ............. 33 4.2 Percobaan Pengendalian Tanpa Sensor Pada Kecepatan 1500 rpm ....... 35 4.2.1 Nilai yang terukur dari variabel motor pada kecepatan 1500 rpm 35 4.2.2 Nilai estimasi variabel motor pada kecepatan 1500 rpm ............ 37 4.3 Percobaan Pengendalian Tanpa Sensor Pada Kecepatan 2100 rpm ....... 39 4.3.1 Nilai yang terukur dari variabel motor pada kecepatan 2100 rpm 39 4.3.2 Nilai estimasi variabel motor pada kecepatan 1500 rpm ............ 41 4.4 Respon Pengendali Tanpa Sensor Saat Perubahan Kecepatan 1000 rpm ke 2000 rpm …………………………………............................................ 43 4.5 Analisa Percobaan …………………………………............................... 45 4.5.1 Analisa Kesalahan Percobaan .................................................. 45 4.5.2 Analisa Kesalahan Estimasi .................................................... 46 4.5.3 Analisa Step Respon .................................................................. 47 5. KESIMPULAN ………………………………………………………….. 48 DAFTAR ACUAN………………………………………………………....... 49 DAFTAR REFERENSI…....……………………………………………….. 50 LAMPIRAN………………………………………………………................. 51

x Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1

Diagram klasifikasi motor secara umum ...........................

5

Gambar 2.2

Konstruksi SM-PMSM dan IPMSM ................................

6

Gambar 2.3

Konstruksi sebuah motor PMSM......…………….................. 7

Gambar 2.4

Kerangka acuan motor .....................................................

Gambar 2.5

9

Transformasi dan transformasi kebalikan 3 fasa ke 2 fasa ............................................................................................. 9

Gambar 2.6

Arus stator pada sumbu d-q dan saat i-d=0 ...............……..

12

Gambar 3.1

Skema alat percobaan .........................................................

14

Gambar 3.2

Skema FOC..............………………………………………... 15

Gambar 3.3

Loop tertutup pengendali arus .............................................

16

Gambar 3.4

Model loop tertutup antara alat dan motor .............……….

17

Gambar 3.5

Pole-zero cancelation...............……………………..

18

Gambar 3.6

Diagram setelah dilakukan pole-zero cancelation……

18

Gambar 3.7

Kurva linearisasi pengendali kecepatan .............................

19

Gambar 3.8

Sektor-sektor pada SV-PWM ...........................................

21

Gambar 3.9

Blok diagram estimasi fluks ...........................................…

22

Gambar 3.10

Blok diagram pengamat luenberger ...................................... 24

Gambar 3.11

Diagram perhitungan kecepatan ........................................

24

Gambar 3.12

Flow chart pengamat luenberger ........................................

25

Gambar 3.13

Nilai eigen motor dan pengamat ........................................

27

Gambar 4.1

Arus stator Ia dan Ib pada kecepatan 900 rpm.................

31

Gambar 4.2

Arus iα dan iβ saat kecepatan 900 rpm .................

31

xi Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

Gambar 4.3

arus iqs dan ids pada kecepatan 900 rpm .............................. 32

Gambar 4.4

Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 900 rpm ...................... 32

Gambar 4.5

Tegangan vqs , dan vds pada kecepatn 900 rpm ...................... 33

Gambar 4.6

kecepatan estimasi motor saat kecepatan referensi 900 rpm ... ................................................................................................. 33

Gambar 4.7

nilai iα dan iβ saat kecepatan 900 rpm ....................................34

Gambar 4.8

nilai eα dan eβ saat kecepatan 900 rpm ................................. 34

Gambar 4.9

nilai Ia dan Ib pada kecepatan 1500 rpm ...................................35

Gambar 4.10

Arus iα dan iβ saat kecepatan 1500 rpm ................................ 35

Gambar 4.11

arus iqs dan ids pada kecepatan 1500 rpm .............. ........... ........36

Gambar 4.12

Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 1500 rpm ..... ........... ........36

Gambar 4.13

Tegangan vqs , dan vds pada kecepatan 1500 rpm ............... ........37

Gambar 4.14

Kecepatan estimasi saat kecepatan acuan 1500 rpm . ...............37

Gambar 4.15

nilai iα dan iβ saat kecepatan 1500 rpm ............................ ........38

Gambar 4.16

nilai eα dan eβ saat kecepatan 1500 rpm ........................... ........38

Gambar 4.17

Arus Stator Ia dan Ib saat kecepatan 2100rpm ................

Gambar 4.18

arus iα dan iβ saat kecepatan 2100 rpm ........................... ........39

Gambar 4.19

arus iqs dan ids pada kecepatan 1500 rpm .............. ........... ........40

^

^

^

^

^

^

^

^

Gambar 4.20 Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 2100 rpm ................

........39

........40

Gambar 4.21 Tegangan vqs , dan vds pada kecepatan 2100 rpm .............. ........41

xii Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

Gambar 4.22 : Kecepatan estimasi dengan kecepatan acuan 2100 rpm ....... ........41 ^

^

Gambar 4.23 nilai iα dan iβ saat kecepatan 2100 rpm ................................ ........42 ^

^

Gambar 4.24 nilai eα dan eβ saat kecepatan 2100 rpm ............................... ........42 Gambar 4.25 respon kecepatan dari 1000 rpm menjadi 2000 rpm ............... ........43 Gambar 4.26 respon Vq dan Vd saat 1000 rpm ke 2000 rpm ...................... ........43 Gambar 4.27 respon Arus Iq dan Id dari 1000 rpm ke 2000 rpm ................ ........44 Gambar 4.28 respon tegangan stator dari 100 rpm ke 200 rpm (peak 24 v) ........44

xiii Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

DAFTAR TABEL Tabel 4.1

parameter motor PMSM....................................................... ........29

Tabel 4.2

Parameter perangkat keras yang digunakan (Power board) . ........30

Tabel 4.3

waktu respon pada kecepatan 1000 rpm menjadi 2000 rpm. ........47

xiv Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Gambar percobaan dengan menggunakan STM32-MCKIT beserta pendukungnya .................................................................................................. 51 Lampiran 2 Rangkain lowpass filter yang digunakan untuk memfilter data keluaran perangkat keras................................................................................. 52 Lampiran 3

Flow chart dari percobaan .......................................................

xv Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

53

DAFTAR SIMBOL

V a,b,c

= Tegangan stator motor pada fasa a,b,c

I a,b,c

= Arus motor pada fasa a,b,c

λ a,b,c

= fluk staor pada fasa a,b,c

Ll dan Lm

= Induktansi bocor dan induktansi magnet pada stator

Rs

= hambatan fasa motor

Ls

= induktansi fasa motor

φm

= Fluks magnet permanen

θr

= Sudut rotor

λqs dan λds

= Fluks magnet pada sumbu q dan d

vqs dan vds

= tegangan motor pada q dan d

iqs dan ids

= arus pada sumbu q dan d

ωr

= kecepatan rotor

p

= jumlah pasang kutub magnet

x(k)

= plant pada ruang keadaan

u(k)

= masukan pada ruang keadaan

y(k)

= keluaran system pada ruang keadaan

K1 dan K2

= koefisien luenberger observer

Ts

= waktu pencuplikan

eα dan eβ

= Back-EMF motor

xvi Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

Kp, Ki,dan Kd

= Konstanta pengendali

tr

= rise time

tp

= peak time

ts

= Settling time

xvii Kinerja pengendali..., M. Apriyudi Syafputra, FT UI, 2010

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1

Latar Belakang Penggunaan motor listrik tidak asing dalam kehidupan manusia dari dulu

sampai sekarang. Mulai dari aplikasi paling rendah seperti kipas angin, pompa yang menggunakan motor listrik ataupun aplikasi yang tinggi seperti mobil listrik atau industri manufaktur. Seiring dengan perkembangan zaman, kebutuhan akan motor listrik yang memiliki efisiensi yang tinggi, kecepatan, dan torsi yang tinggi serta biaya perawatan yang murah semakin meningkat. Terdapat dua jenis utama motor listrik, yaitu motor ac dan motor dc. Untuk aplikasi yang membutuhkan kecepatan motor yang berubah-rubah, motor dc lebih sering digunakan karena arus armatur dan medan dengan mudah dikendalikan. Namun motor ini juga memiliki kelemahan seperti memerlukan perawatan untuk brush dan komutatornya. Selain itu, motor ini juga memiliki keterbatasan untuk kecepatan tinggi dan kendala harga yang cenderung mahal. Oleh karena itu, orang lebih cenderung menggunakan motor ac yang tidak membutuhkan perawatan ekstra, harga yang relatif lebih murah, lebih handal, dan dapat bekerja pada kecepatan yang tinggi. PMSM motor atau motor sinkron dengan magnet permanen merupakan sebuah motor sinkron tiga fasa dimana rotornya berupa magnet permanen dan dikelilingi stator yang berupa kumparan. Motor PMSM semakin banyak diterapkan dalam berbagai aplikasi industri. Berbagai alasan mengapa motor PMSM digunakan dalam aplikasi seperti kerapatan daya dan efisiensi yang tinggi, memiliki torsi yang tinggi dan kehandalan yang tinggi. Untuk aplikasi yang membutuhkan keinerja yang tinggi, motor PMSM dapat juga dijadikan sebagai pilihan karena memiliki respon dinamik yang cepat, faktor daya yang tinggi, dan memiliki jangkauan kecepatan yang luas. Hal ini menyebabkan penggunaan motor PMSM berkembang dalam skala besar sehingga bukan tidak mungkin di masa depan motor PMSM menjadi pilihan utama 1 UNIVERSITAS INDONESIA


Agar motor PMSM dapat dikendalikan dengan orientasi medan, posisi rotor sangat penting untuk diketahui. Biasanya untuk mengetahui posisi rotor menggunakan enkoder, resolver, atau hall sensor. Hal ini akan meningkatkan biaya dan beban dari sistem sehingga dapat menurunkan kemampuan dan kehandalan dari sistem pengendalian motor tersebut. Selain itu, akan sulit memasang perangkat serta pemeliharaan yang sulit karena keterbatasan tempat dan area yang dapat menjadikannya kaku terhadap goncangan dan temperatur yang tinggi. Oleh karena itu, hadir skema pengendalian tanpa sensor atau dikenal dengan istilah sensorless control yang dapat mengatasi masalah yang timbul dari pemakaian sensor. 1.1.1

Perumusan Masalah

Motor PMSM mulai dilirik oleh dunia industri karena beberapa kelebihannya seperti kerapatan daya dan efisiensi yang tinggi, memiliki torsi yang tinggi dan kehandalan yang tinggi. Berbagai metode pengendaliannya juga ikut berkembang sehingga motor bisa bekerja lebih efisien dan memiliki kecepatan yang tinggi. Posisi rotor dari motor sangat penting untuk diketahui agar motor bisa dikendalikan

dan untuk mengetahui posisi rotor biasanya digunakan

enkoder, resolver, atau sensor hall. Tetapi dengan adanya sejenis enkoder pada motor, akan menambah biaya lagi dan mengurangi kehandalan motor. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai sebuah skema pengendalian tanpa sensor kecepatan sehingga dapat mengatasi masalah yang timbul akibat menggunakan sensor. Sebuah skema pengendalian dengan mengestimasikan posisi rotor dan kecepatan rotor dari arus dan tegangan motor. Sehingga dengan kehadiran skema ini dapat meningkat kinerja dari motor dan dapat meningkat efiensi sehingga motor PSMS bisa menjadi pilihan utama oleh dunia industri terutama untuk dunia industri menegah sampai ke bawah yang selalu terkendala dengan masalah biaya yang tinggi. 1.1.2 Tujuan Penelitian Seperti pada perumusan masalah yang telah dijabarkan pada subbab 1.1, penelitian bertujuan agar dapat mengestimasi kecepatan motor tanpa harus

2 UNIVERSITAS INDONESIA


menggunakan sensor kecepatan, melihat kinerja pengendali terhadap motor PMSM, dan meningkatkan kinerja motor PMSM 1.2

Batasan Masalah Pembahasan yang akan diuraikan pada skripsi ini akan dibatasi pada hal-

hal sebagai berikut: •

Motor PMSM beserta karakteristiknya

•

Perancangan pengendali arus dan kecepatan dengan motor-based dan gain scheduling

1.3

•

Luenberger obeserver

•

Hasil percobaan menggunakan perangkat keras STM32-MCKIT

•

Analisa kinerja pengendali terhadap kinerja motor

Metodologi Penelitian Metodologi dilakukan dengan diawali studi literatur dan dilanjutkan

dengan penerapan pengendali pada sistem. Pada penelitian ini digunakan sistem STM32-MCKIT yang merupakan sebuah sistem terintergrasi dengan sebuah motor PMSM. Eksperimen dilakukan pada pada kecepatan 900 rpm, 1500 rpm, 2100 rpm, dan perubahan kecepatan 1000 rpm ke 2000 rpm. Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap sistem yang akan menghasilkan data yang kemudian dilakukan analisa kinerja pengendali terhadap motor PMSM. 1.4

Sistematika Penulisan Metode penulisan yang dilakukan pada skripsi ini adalah studi literatur,

percobaan dengan perangkat keras STM32-MCKIT, dan perangkat lunak MATLAB 7. Literatur yang digunakan didapat dari jurnal-jurnal, internet, buku elektronik, buku kuliah, bahan ajar dosen, dan lain-lain. Skripsi ini terdiri dari 5 bab. Bab pertama menguraikan tentang latar belakang penulisan, perumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. Bab kedua berisi teori motor PMSM beserta karakteristiknya dan pemodelan motor PMSM. Bab ketiga 3 UNIVERSITAS INDONESIA


menguraikan tentang FOC, pendeteksi arus, pengendali arus, pengendali kecepatan, SV-PWM, dan estimasi fluks dengan luenberger observer. Bab keempat berisi tentang hasil percobaan dan analisa data. Bab ini terdiri dari hasil percobaan pada kecepatan 900 rpm, hasil percobaan pada 1500 rpm, hasil percobaan pada 2100 rpm, respon step saat motor berubah kecepatan dari 1000 rpm menjadi 2000 rpm, dan analisa kesalahan percobaan. Bab kelima berisi kesimpulan penelitian.



BAB II Karakteristik dan Pemodelan Motor PMSM

Motor merupakan alat yang bekerja memanfaatkan elektromagnetik yang merubah energi listrik menjadi energi gerak. Secara umum motor dibagi menjadi 2 yaitu motor DC dan motor AC. Pada aplikasinya motor AC lebih banyak digunakan karena lebih murah, perwatannya tidak rumit dan metode pengendaliannya beragam. Motor AC sendiri terdiri dari 2 jenis yaitu motor sinkron dan motor tidak sinkron. Untuk lebih jelas mengenai klasifikasi motor, dapat dilihat pada gambar 2.1

Gambar 2.1 diagram klasifikasi motor secara umum



2.1.

Motor PMSM [1] Motor Sinkron dengan magnet permanen atau dikenal dengan PMSM

motor merupakan sebuah motor AC dengan stator berupa kumparan dan rotor nya berupa magnet permanen. Motor PMSM memiliki 2 kategori dilihat dari BMF, yaitu motor PMSM sendiri yang memiliki BMF sinusoidal dan motor DC tanpa sikat (brushless) yang memiliki BMF trapezoidal. Sedangkan dari struktur, motor PMSM dibagi menjadi SM-PMSM (Surfaced Mounted PMSM) dan IPMSM ( Interior PMSM) seperti gambar 2.2 dibawah ini. Pada penelitian ini digunakan motor yang digunakan adalah motor PMSM dengan struktur SM-PMSM.

Gambar 2.2: a).konstruksi SM-PMSM motor b). Konstruksi IPMSM motor

Hampir semua sektor industri menggunakan motor induksi dahulunya. Hal ini dikarenakan aplikasi yang membutuhkan perubahan kecepatan perlu sebuah motor yang tahan dan stabil terhadap gangguan. Tetapi, sekarang orang sudah mulai beralih ke motor PMSM terutama karena keunggulan aplikasi yang kecil, yaitu aplikasi yang berdaya dibawah 10 KW, contohnya seperti pompa, kipas angin, dan peratan rumah lainnya.



Beberapa kelebihan motor PMSM dibandingkan dengan motor induksi yaitu: a) Efisiensi yang tinggi b) Power faktornya tinggi c) Untuk aplikasi dibawah 10 KW memiliki density power yang tinggi sehingga ukurannya menjadi kecil d) Transfer panas yang baik

Gambar 2.3 : konstruksi sebuah motor PMSM Untuk aplikasi daya rendah motor PMSM memiliki keunggulan dibandingkan motor induksi. Motor PMSM memiliki kemiripan dengan motor induksi sehingga metode pengendalian dan analisa matematisnya dapat diterapkan pada kedua jenis motor tersebut. Beberapa aplikasi dari motor PMSM dalam kehidupan sehari-hari adalah sebagai berikut: a) Robotik dan automasi b) Power Inverters c) Mesin foto kopi dan printer d) Mesin cici e) Pengatur suhu ruangan f) Mobil listrik g) Pengendali suspensi h) Pemanas ruangan i) Kompresor udara 7 UNIVERSITAS INDONESIA


2.2.

Pemodelan Matematika Motor PMSM[2][3] Untuk memudahkan perhitungan parameter motor dan perancang

pengendaliannya, motor harus dimodelkan dahulu secara matematis. Secara umum, persamaan matematis dari SM-PMSM adalah sebagai berikut: va  ia  λa   v  = R i  + d  λ  s  b b  b dt   vc  s ic  s λc  s .................................................................................... 2.1

λa  λ   b λc  s

  Ll + Lm  − Lm =  2   − Lm  2

− Lm 2 Ll + Lm − Lm 2

    ia  sin θ r  i  + sin(θ − 120o )  φ r  m  b  o      ic  s sin(θ r + 120 )  Ll + Lm   s ....................................... 2.2 − Lm 2 − Lm 2

Dimana: Va,b,c = Tegangan stator motor pada fasa a,b,c I a,b,c = Arus motor pada fasa a,b,c

λ a,b,c = fluk bocor pada staor pada fasa a,b,c Ll dan Lm = Induktansi bocor dan induktansi magnet pada stator Rs = hambatan tiap fasa motor

φm = Fluks magnet permanen θr = Sudut rotor



2.2.1

Transformasi 3 fasa ke 2 fasa

Untuk memudahkan mengendalikan dan menganalisa motor PMSM, perlu sebuah transformasi sehingga arus armatur dan medan dapat di kendalikan. Sehingga motor yang semula 3 fasa dirubah menjadi 2 fasa dengan sebuah transformasi seperti pada gambar 2.3 dibawah ini.

Gambar 2.4 : kerangka acuan motor PMSM

Gambar 2.5: transformasi dan transformasi kebalikan 3fasa-2 fasa



Pada gambar 2.5 diatas, motor yang berada pada kerangka fasa abc dirubah menjadi

kerangka

acuan

αβ.

Misalkan

S

merupakam

matriks

yang

mempresentasikan beberapa variabel (arus, tegangan, fluks hubungan) yang berupa 3 fasa maka jika di transformasikan ke 2 fasa akan menjadi sebagai berikut:  Sα   cos θ   2  S β  = 3  sin θ S   0.5  0

cos (θ − 120 ) cos(θ + 120)   S a   sin(θ − 120) sin(θ + 120)   Sb    S c  0.5 0.5

................................................. 2.3

Sedangkan transformasi dari kerangka αβ menjadi kerangka dacuan dinamik dq sebagai berikut:  S q  cos θ  =  S d   sin θ

− sin θ   Sα    cos θ   S β 

............................................... 2.4

Sedangkan dalam menentukan nilai koefiesien transformasi αβ ke dq dapat menggunakan motor power-invariant atau non-power-invariant. Untuk motor yang power invariant, maka konstanta yang dipakai non-power-invariant menggunakan konstanta

2 . Sedangkan untuk motor 3

2 , karena pada penelitian ini 3

menggunakan sistim yang sebenarnya sehingga konstanta yang digunakan adalah non-power invariant. Sedangkan motor yang digunakan merupakan tipe SM-

PMSM, dimana motor SM-PMSM bersifat isotropik sehingga induktansi d dan q sama.[3]

Ld = Lq = Ls

...................................................................................................... 2.5

Sehingga didapat nilai tegangan, arus dan fluks dalam kerangka acuan dq yaitu:

λqs = Ls iqs λds = Ls ids + φm .............................................................................................. 2.6 10 UNIVERSITAS INDONESIA


d λqs

+ ωr λds dt dλ vds = Rs ids + ds + ωr λqs dt ............................................................................. 2.7 vqs = Rs iqs +

Dimana :

λqs dan λds

= Fluks magnet pada sumbu q dan d

vqs dan vds

= tegangan motor pada q dan d

iqs dan ids = arus pada sumbu q dan d

ωr

= kecepatan rotor

Untuk persamaan elektromagnetik torsi Te =

3 3 p (λds ids − λqs ids ) = p ( Ls ids iqs + φmiqs − Ls iqs ids ) .............................................. 2.8 2 2

Te =

3 (φmiqs ) ................................................................................................................. 2.9 2

karena Id

diset menjadi 0, dari persamaan 2.9 bahwa besar torsi sangat

dipengaruhi oleh arus stator 2.2.2

Pada

Zero Direct Axis Current

industri,

pengendalian

akan

semakin

mudah

ketika

nilai

torsi

elektromagnetik sebanding dengan arus stator motor. Untuk dapat mencapai keadaan ini, arus pada sumbu lansung atau id bernilai sama dengan 0. Hal ini sesuai dengan persamaan berikut: is = id 2 + iq 2 .............................................................................................................. 2.10 Jika id=o maka

is = iq 2 ....................................................................................................................... 2.11 11 UNIVERSITAS INDONESIA


Sehingga untuk nilai torsi elektromagnetik dari motor Te =

3 p (φmiqs ) .................................................................................. 2.12 2

Persamaan 2.9, persamaan 2.12 terjadi akibat nilai id=0 seperti digambarkan pada gambar 2.6 dibawah. Nilai id = 0 menyebabkan nilai torsi elektromagnetiknya

sebanding dengan besar arus stator motor.

Gambar 2.6 Arus stator pada sumbu d-q dan saat id=0 2.3.

Prinsip pengamat[5]

Salah satu metode yang dikenal dalam desain kendali dengan State observer atau pengamat keadaan dalam dasar kendali merupakan sebuah sistem yang memodelkan sebuah sistem sebenarnya untuk menghasilkan sebuah perkiraan keadaaan didalam sistem tersebut. Pada domain waktu, persamaan keadaan ruang dituliskan seperti persamaan 2.13 dan 2.14 x(k + 1) = Ax(k ) + Bu (k ) ......................................................................................... 2.13 y (k ) = Cx(k )

............................................................................................... 2.14

Dimana x(k) adalah plant, u(k) merupakan masukan, dan y(k) merupakan keluaran sistem.



Untuk sistim dari pengamat, dapat diambil dari plant. Sehingga dari persamaan 2.13 dan 2.14, maka persamaa untuk pengamat keadaan yaitu ^

^

^

x(k + 1) = A x(k ) + B u (k ) ^

................................................................................... 2.15

^

y (k ) = C x(k )

................................................................................................ 2.16

Nilai akurasi dari perkiraan akan mengalami kesalahan dan perlu dikoreksi dengan membandingkan keluaran sistem sebenarnya dengan sistem perkiraan dengan mengalikan dengan suatu matrik L, sehingga persamaan pengamat 2.15 dan 2.16 menjadi persamaan 2.17 dan 2.18 yang disebut luenberger observer ^

^

^

x(k + 1) = A x(k ) + L[ y (k ) − y (k )] + Bu (k )

........................................................ 2.17

Pengamat dikatakan stabil jika error antar sistem dan pengamat mendekati nol. Untuk luenberger observer, error pengamat memenuhi persamaan 2.18 e(k + 1) = ( A − LC )e(k )

................................................................................... 2.19

Luenberger observer pada domain waktu akan mendekati stabil jika ( A − LC ) memiliki nilai eigen berada dalam lingakaran unit



BAB III SKEMA PERCOBAAN

Pada pengendalian vektor yang masih konvensional, posisi rotor sangat diperlukan sebagai orintesi arus stator yang digunakan dan pengendalian yang antara torsi dan fluks. Biasanya untuk dapat mengetahui posisi dari rotor diperlukan sensor atau enkoder sehingga posisi dan kecepatan rotor dapat diketahui. Hal ini akan meningkatkan biaya, ukuran dan kompleksitas dari rangkaian pengendali motor PMSM, mengurangi kehandalan atau kinerja motor tersebut, dan akibatnya akan membatasi aplikasi dari motor PMSM terutama untuk aplikasi rendah yang yang diharapkan sangat terjangkau oleh konsumen.[1] Sensorless control atau dikenal dengan pengendali tanpa sensor hadir

untuk mengatasi masalah akibat keterbatasan sumber daya terutama untuk aplikasi rendah sehingga tidak ada halangan dalam mengendalikan arus stator dan dapat mengendalikan torsi dan fluks motor. Berbagai metode estimasi digunakan untuk sensorless control, sedangkan pada skripsi ini digunakan metode estimasi

luenberger observer. Pada bab ini akan fokus pada beberapa sub-bab yaitu FOC dan luenberger observer

Gambar 3.1 Skema alat percobaan



Percobaan yang dilakukan dalam skripsi ini menggunakan sebuah sistem yang

telah

terintegrasi

dengan

mikroprosesor

dalam

satu

produk

STmicroelectronic dengan berbasis ARM Cortex M-3. Gambar 3.1 menunjukkan skema alat percobaan pada skripsi ini. 3.1

Field-Oriented Control

Field-Oriented Control atau dikenal dengan FOC merupakan sebuah metode pengendalian motor PMSM pada aplikasi yang membutuhkan perubahan kecepatan dengan perubahan beban yang cepat. FOC intinya mengendalikan arus stator yang direpresentasikan dengan vektor. Kontrol ini didasarkan dengan proyeksi 3 fasa menjadi 2 kordinat yaitu direct dan quadrature . FOC membutuhkan 2 nilan masukan sebagai referensi, yaitu torsi dan fluks 3.1.1

Skema dasar FOC

Gambar 3.2 mengambarkan skema dasar dari pengaturan kecepatan dengan FOC. Pada dasarnya FOC berfungsi untuk mengendalikan motor dengan merubah-rubah nilai id dan iq sehingga torsi dan fluks dapan\t dikendalikan.

Gambar 3.2 skema FOC Arus dari stator motor yaitu ia dan ib di baca oleh 2 sensor arus. Pada skripsi ini sensor arus yang digunakan berupa shunt resistor 3 fasa. Arus ia dan ib lalu di transformasi ke kerangka diam αβ dan kerangka bergerak dq dengan 15 UNIVERSITAS INDONESIA


transformasi clarke & Park seperti yang telah dijelaskan pada persamaan 2.3 dan 2.4. Arus referensi akan diatur oleh kompesator PI dan di bandingkan dengan arus umpan balik dari motor. Pada skripsi ini arus i-d di set menjadi nol karena agar tidak terjadi arus induksi akibat arus stator. Keluaran dari pengatur arus akan akan dijadikan sebagai masukan untuk stator setelah melalui teknik modulasi space vector. Untuk mengetahui arus fasa pada stator biasanya menggunakan tranceducer atau dengan suatu hambatan. Sedangkan untuk mendapatkan posisi

rotor, digunakan enkoder, hall atau tanpa sensor. Dan penelitian di skripsi ini digunakan yang tanpa sensor. 3.2

PI Current Regulator

Pengendali PI merupakan sesuatu yang lebih efisiesn dalam mengatur torsi dan tegangan ke nilai-nilai yang diinginkan. Selain itu PI dapat memperbaiki eror kondisi tunak dan meningkatkan sesnsibilitas. Hal ini dapat dicapai dengan memberikan komponen penguat dan integral seperti pada blok diagram pada gambar 3.3

Gambar 3.3 loop tertutup pengatur arus Untuk dapat menghitung nilai Kp dan Ki, perlu beberapa parameter dari motor seperti nilai Ls dan Rs dari motor. Selain itu perlu parameter dari perangkat keras yang digunakan seperti nilai dari shunt resistotr, nilai gain dari pendeteksi arus, dan nilai tegangan pada DC bus. Untuk analisanya, motor dibuat isotropik terhadap sumbu d dan q. Jadi diasumsikan nilai torsi dan fluks regulator memiliki Kp dan Ki yang sama.



Gambar 3.4 model lup tertutup antara alat dan motor Seperti pada gambar 3.4, analisanya menggunakan sitem loop tertutup yang pada pemodelan motor menggunakan resistor dan induktor yang ekivalen dengan kondisi “looked-rotor”. Maksud motor dalam kondisi looked-rotor adalah kondisi dimana motor dalam keadaan baru akan berputar. Sehingga dapat diketahui nilai tegangan atau arus minimal yang dibutuhkan untuk start-up motor. Blok A merupakan konstanta perbandingan antara variabel perintah untuk tegangan yang mampu di simpan dalam perangkat lunak (dalam digit) dengan tegangan yang sebenarnya yang digunakan pada motor (dalam volt). Sedangkan blok B merupakan konstanta perbandingan antara arus sebenarnya (dalam ampere) dengan variabel arus yang bisa disimpan di perangkat lunak (dalam digit). Sehingga dapat dituliskan blok A dan B berupa sebuah persamaan A=

B=

VbusDC .......................................................................................................... 3.1 216

Rshunt Aop 216 3.3

................................................................................................... 3.2

Nilai dari R-shunt dan Aop didapat dari spesifikasi perangkat keras yang digunakan. Dengan persamaan

Kp Ls = , sehingga dapat digunakan pole-zero cancellation Ki Rs

seperti pada gambar 3.5



Gambar 3.5

pole-zero cancelation

Dengan kondisi ini, sistem loop tertutup menjadi lebih sederhana dan dan orde turun menjadi orde 1 seperti pada gambar 3.6

Gambar 3.6 blok diagram setelah dilakukan pole-zero cancelation Dengan blok diagram terakhir, dapat ditulis persamaan akhir K

p

K

i

=

=

AB =

L sω c K

p D IV

........................................................................................... 3.3

iD IV

........................................................................................... 3.4

AB

R sω c K AB

VbusDC .Rshunt Aop 3.3

........................................................................................... 3.5

Untuk ωc merupakan pita lebar dari sistem tertutup yang digunakan dan perangkat keras yang digunakan. Pada skripsi ini, besar nya nilai pita lebar adalah 1500 rad/s. Sedangkan Kp DIV dan Ki DIV merupakan besaran faktor yang akan dikalikan dengan nilai Kp dan Ki pada program yang digunakan.



3.3

PI Speed Regulator[3]

Untuk pengaturan kecepatan dengan PI, biasanya dirancang sesuai performan yang dipilih, tetapi pada skripsi ini, nilai untuk menghitung nilai konstanta dari Kp, Ki, maupun Kd dimana nilai Kd akan di abaikan, menggunakan linearisasi. Gambar 3.7 memperlihatkan kurva linearisasi untuk menghitung nilai Kp, Ki atau Kd.

Gambar 3.7 Kurva linearisasi pengendali kecepatan nilai F_min = 1 Hz, F_1= 5 Hz,F_2 = 20 Hz, dan F_max= 50 Hz ditentukan sesuai kebutuhan, sedangkan resolusi pada perangkat lunak 10 kali sebenarnya maka untuk masing-masing nilai dikali 10 Untuk masing-masing frekuensi, nilai Kp, Ki, dan Kd ditentukan juga sendiri. F_min = 10 Ki_Fmin = 1000 , Kp_Fmin = 2000, Kd_Fmin = 0 F_1 = 50 Ki_F_1 = 2000 , Kp_F_1 = 1000, Kd_F_1 = 0 F_2 = 200 Ki_F_2 = 1000 , Kp_F_2 = 750, Kd_F_2 = 0 Freq_Max = 500 19 UNIVERSITAS INDONESIA


Ki_Fmax = 500 , Kp_Fmax = 500, Kd_Fmax = 0 Pengendali yang digunakan dalam penelitian dalam skripsi ini hanya PI maka nilai konstanta dari Kd = 0. Setelah itu, dilakukan penentukan nilai koefisien dari linearisasi untuk Kp, Ki, dan Kd dengan menggunakan persamaan.. alpha_Ki_1 = (Ki_1-Ki_Fmin)/(F_1-Fmin) .......................................... 3.6 alpha_Kp_1 = (Kp_1-Kp_Fmin)/(F_1-Fmin) ......................................... 3.7 alpha_Kd_1 = (Kd_1-Kd_Fmin)/(F_1-Fmin) ....................................... 3.8 setelah mendapatkan nilai koefiesien linearisasi, baru dapat ditentukan nilai dari Kp, Ki , dan Kd dengan prinsip gain scheduling sesuai persamaan 3.9-3.11 Ki = Ki_Fmin + alpha_Ki_1*(Freq_motor-Freq_Min)........................... 3.9 Kp = Kp_Fmin + alpha_Kp_1*(Freq_motor-Freq_Min)....................... 3.10 Kd = Kd_Fmin + alpha_Kd_1*(Freq_motor-Freq_Min)....................... 3.11 Misalkan frekuensi motor yang sedang berputar 3 Hz, sehingga nilai Kp dan Ki pengendali kecepatnnya adalah (1000-2000) = −25 (50-10) (2000-1000) = 25 alpha_ki_1= (50-10) alpha_kp_1=

Kp=Kp_Fmin + alpha_Kp_1*(speed_motor-F_min) =2000 + (-25)*(30-10)=1750 Ki=Ki_Fmin + Alpha_Ki_1*(Speed_motor)-Fmin) =1000 + 25(30-10) =1250

Untuk mendapatkan nilai Ki_Fmin, dan Kp_Fmax dilakukan dengan pemilihan sesuai peforman yang diinginkan. Dari persamaan 3.9 hingga persamaan 3.11 diperoleh nilai kosntanta Kp dan Ki untuk pengatur kecepatan yang akan digunakan pada motor



3.4

Space Vector Pulse Width Modulation (SV-PWM)

Pulse Width Modulation atau dikenal dengan PMW merupakan metoda yang digunakan untuk menghasilkan tegangan dan arus sebagai masukan motor. Teknik ini semakin lama semakin meningkat digunakan dalam aplikasi motor karena harmonisasi menjadi kecil dan nilai tegangan yang di dapat maksimum. Secara umum pola switching dari PMW akan dihasilkan yaitu dengan membandingkan gelombang sinusoidal dengan sinyal segitiga. Dalam beberapa tahun belakangan ini, SV-PWM dikembangkan untuk memperbaiki nilai puncak tegangan serta rugi harmonisasi tembaga. Nilai tegangan maksimum keluaran 2/√3 lebih besar dari PMW sinusiodal. Sehingga nilai tegangan yang di dapat lebih besar dari PWM sinusoidal. Akibatnya, torsi yang dihasilkan lebih besar pada kecepatan tinggi dan memiliki efisiensi yang besar.

Gambar 3.8 : sektor-sektor pada SV-PWM Gambar 3.8 menunjukkan kombinasi switching pada inverter dengan menggunakan SV-PWM. Ada delapan kombinasi tegangan yang dihasilkan oleh power inverter. Akibatnya, nilai distorsi harmonis yang kecil pada tegangan output dari inverter sehingga motor memiliki efisiensi yang tinggi 3.5

Estimasi Fluks dengan Model Observer Sensorless control bearti nilai keluaran dari motor AC seperti kecepatan

motor tidak diukur tetapi di estimasi on-line dengan beberapa algoritma dari yang sederhana sampai kompleks. Hal ini dilakukan untuk mengurangi biaya dan 21 UNIVERSITAS INDONESIA


meningkatkan ketahanan dari sistem. Pada skripsi ini, metoda untuk mengstimasi yang digunakan untuk mengetahui kecepatan motor adalah state observer atau dikenal juga dengan Lunberger observer. Luenberger observer, dalam teori dasar kendali, merupakan sebuah sistem yang memperkirakan keadaan internal dari motor secara waktu nyata. Pada kasus ini keadaan internal dari motor ada back-emf atau bemf dan arus fasa motor. Dengan memberikan masukan yang dibutuhkan sehingga nilai-nilai yang dibutuhkan dapat diketahui. Secara umum, algoritma untuk sensorless seperti pada gambar 3.9. back-emf didefenisikan sebagai berikut

eα = φm pωr cos( pωr t ) eβ = −φm pωr sin( pωr t )

............................................................................ 3.6

Gambar 3.9: Blok diagram estimasi fluks 3.5.1

Luenberger Observer

Dengan mengadopsi model motor bedasarkan tegangan, maka persamaan estimasi fluksi motor yang diturunkan dari model motor maka v qs = R s .iqs + L s v ds

diqs

+ eqs ............................................................................................ 3.7 dt dids = R s .ids + L s + eds dt



Dimana d λ qs

e qs = e ds

dt

= ω r .λ d s

.................................................................................. 3.8

d λ ds = = − ω r .λ q s dt

Sedangkan nilai fluksi magnet motor PMSM pada sumbu dq adalah

λqs = ∫ ( vqs − Rs .iqs )dt − Ls .iqs λds = ∫ ( vds − Rs .ids )dt − Ls .ids

................................................................................... 3 .9

Karena pada domain waktu, kerangka acuan stasioner dq sama dengan αβ, sehingga dapat ditulis persamaan fluksi nya sebagai berikut ∧

k −1

λ α = ∑ ( vα (h) − Rs .iα (h) ) .Ts − Ls .iα (k ) .................................................................... 3.10 1

∧

k −1

λ β = ∑ ( vβ (h) − Rs .iβ (h) ) .Ts − Ls .iβ (k ) ................................................................... 3.11 1

Untuk persamaan luenberger pada model ruang keadaan motor dapat dituliskan sebagai berikut: diqs dt

=−

Rs .iqs Ls

−

eqs Ls

+

vqs Ls

dids R .i e v = − s ds − ds + ds dt Ls Ls Ls

............................................................................................ 3.12

deqs

= ωr eds dx deds = −ωr eqs dx Jika K merupakan eror antara nilai antara nilai arus yang terukur dengan arus yang diestimasi, maka persamaan luenberger observer dalam domain waktu ditulis sebagai berikut:



rsT ˆ T T ˆ ˆ ˆ iα ( k + 1) = iα (k ) − L iα (k ) + K1T (iα (k ) − iα (k )) + L eˆα (k ) + L vα (k ) s s s  rsT ˆ ˆ T T ˆ ˆ iβ ( k + 1) = iβ (k ) − L iβ (k ) + K1T (iβ (k ) − iβ ( k )) + L eˆβ (k ) + L vβ (k ) ............... 3.13  s s s  eˆ (k + 1) = eˆ (k ) + K T (iˆ ( k ) − i (k )) + pω eˆ (k ) 2 r β α α α α  eˆ ( k + 1) = eˆ (k ) + K T (iˆ (k ) − i (k )) − pω eˆ (k ) 2 r α β β β  β

Gambar 3.10: blok diagram luenberger observer Dari gambar 3.9 dan 3.10 dengan membaca nilai dari arus_alfa_beta dari pembaca arus, tegangan_alfa_beta motor, dan tegangan pada DC bus, sehingga didapatlah nilai B-efm estimasi dari algoritma luenberger. Untuk mendapatkan posisi rotor dan besar kecepatan, nilai B-emf yang didapatkan dimasukkan ke blok perhitungan kecepatan seperti pada gambar 3.11. Melalui perhitungan numerik, didapatkan besar kecepatan dan posisi rotor. Untuk lebih jelasnnya dapat dilihat pada gambar

Gambar 3.11: Blok diagram perhitungan kecepatan



Start Inisialisai semua parameter untuk observer

Meghitung semua parameter yaitu K1, K2, PLL-Kp,PLL-Ki

Membaca tegangan dan arus motor

Menghitung nilai e_alfa_beta

Menghitung nilai sudut dan kecepatan dengan PLL

Menghitung dan Membandingkan nilai e_alfa_beta

tidak

Motor berhenti

ya

Selesai Gambar 3.12: flow chart luenberger observer



Dari gambar 3.11, didapat persamaan:

δ1 = eα cos ϑr δ 2 = eβ sin ϑr Sehingga didapat nilai eror antara e_alfa dan e_beta dengan besar eror err = δ 2 − δ1 Selama nilai eror tidak sama dengan nol, maka nilai kecepatan estimasi motor akan terus di update samapi suatu saat besar eror=0 Untuk besar nilai PI nya, mengikuti persamaan berikut: Rated _ speed _ motor * Pole T ............................................................. 3.14 Pole PLL _ Ki = Rated _ speed _ motor PLL _ Kp =

Sehingga bisa dihitung nilai kecepatan estimasi motor seperti pada blok diagram 3.14. Dari gambar 3.10 dan 3.12, bisa dilihat bahwa nilai eα dan eβ akan selalu di update jika eror antara keduanya masih belum nol

3.5.2

Perhitungan Konstatanta Ke observer[3]

Untuk mendapatkan nilai-nilai dari hasil estimasi pengamat seperti persamaan 3.11, untuk itu perlu mengetahui nilai eror K. Pada skripsi ini untuk perhtungan nilai K1 dan K2 dengan berdasarkan penempatan dari nilai eigen. Untuk itu perlu parameter dari motor seperti R dan L. Juga dibutuhkan nilai dari waktu penculikan pada perangkat lunak yang digunakan. Seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa eigen dari pengamat harus lebih cepat dari pada eigen motor seperti gambar 3.13



Gambar 3.13: nilai eigen motor dan eigen pengamat pada z-domain

Untuk nilai eigen dari motor dapat dihitung sebagai berikut:

e1 = 1 −

R sT L s ....................................................................................................... 3.15

e2 = 1

Untuk nilai eigen dari pengamat dihitung sebagai berikut: ^

e

1

=

^

e

2

=

e1 K f e 2 K f

............................................................................................................... 3.16

Pada skripsi ini Kf di set Kf=4, sehingga nilai eigen dari pengamat lebih kecil dari nilai sebenarnya. Dengan memasukkan nilai dari persamaan 3.16 didapat nilai K1 dan K2 sebagai berikut:



^

^

e + e − 2 Rs K1 = 1 2 + T Ls ^ ^ ^ ^   Ls 1 − e1 − e2 + e1 e2   K2 =  2 T

.......................................................................................... 3.17



BAB IV ANALISA PERCOBAAN

Bab ini akan menjelaskan analisa yang dilakukan pada percobaan motor PMSM dengan perangkat keras STM32-MCKIT. Percobaan yang dilakukan yaitu mengendalikan motor PMSM tanpa sensor. Berikut beberapa nilai parameter yang digunakan pada percobaan skripsi ini seperti dari erhitungan pada bab sebelumnya. Motor PMSM yang digunakan pada skripsi ini merupakan motor PMSM 3 fasa yang diproduksi oleh SHINANO KENSHI dengan model LA052080E3NL1. Tabel 3.1 parameter motor PMSM Daya

80 W

Torsi

0,25 N.m

Tegangan

24 V DC

Arus

4,2 A

Kecepatan Maksimum

5000 rpm

Hambatan fasa

0,6 ohm

Induktansi fasa

1,4 Mh

B-emf konstanta

6,2 V/krpm

Jumlah kutub magnet

2 pasang



Tabel 4.2 : Parameter perangkat keras yang digunakan (Power board) V Bus

24 V

A op

2,57

R shunt

0,1 ohm

Pada bab ini akan dilakukan beberapa percobaan yaitu percobaan dengan kecepatam 900 rpm, 1500 rpm, kecepatan 2100 rpm, dan melihat respon dari motor dengan melakukan perubahan kecepatan motor 1000 rpm menjadi 2000 rpm . Beberapa variabel yang akan dilihat nilainya 1. Arus fasa stator ( ias dan ibs ) 2. arus pada kerangka diam ( iα dan iβ ) 3. arus pada kerangka bergerak ( iqs dan ids ) 4. tegangan motor pada kerangka acuan diam dan bergerak ( vα , vβ , vqs , dan vds )

5. estimasi kecepatan motor ( ωr ) ^

^

6. estimasi arus kerangka diam ( iα dan iβ ) ^

^

7. estimasi nilai Back-EMF motor ( eα dan eβ ), untuk mendapatkan sinyal keluarannya berupa sinusoidal, digital-analog konverter dari perangkat keras perlu di beri tambahan filter yaitu lowpass filter. Untuk rangkaian lowpass filter dibuat di perangkat lunak MATLAB dan disambungkan dengan perangkat keras National Instrument. Untuk rangkaian filternya dapat dilihat pada lampiran 2.



4.1

Percobaan pengendalian tanpa sensor pada kecepatan 900 rpm Pada bagian ini motor di putar 900 rpm yang mana merupakan kecepatan

acuan pada skripsi ini dan akan dilihat nilai-nilai dari variabel yang seperti disebutkan pada sebelumnya. 4.1.1 Nilai yang terukur dari variabel motor pada kecepatan 900 rpm Hasil yang didapat saat motor berputar dengan kecepatan 900 rpm seperti pada gambar 4.1 – 4.5

Gambar 4.1 : Arus Stator Ia dan Ib saat kecepatan 900rpm Gambar 4.1 memperlihatkan arus stator ias dan ibs pada kecepatan 900 rpm. Dilihat dari gambar 4.1, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa ias dan ibs adalah gelombang sinusoidal

Gambar 4.2 : Arus iα dan iβ saat kecepatan 900 rpm 31 UNIVERSITAS INDONESIA


Gambar 4.2 memperlihatkan arus stator iα dan iβ pada kecepatan 900 rpm. Dilihat dari gambar 4.2, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa iα dan iβ adalah gelombang sinusoidal

Gambar 4.3 : arus iqs dan ids pada kecepatan 900 rpm Gambar 4.3 memperlihatkan arus stator iqs dan ids pada kecepatan 900 rpm. Dilihat dari gambar 4.3, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa iqs dan ids adalah arus searah tetapi pada gambar 4.3 terdapat ripel-ripel

Gambar 4.4 : Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 900 rpm



Gambar 4.4 memperlihatkan arus stator

vα dan vβ pada kecepatan 900 rpm.

Dilihat dari gambar 4.4, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa

vα

dan vβ adalah gelombang sinusoidal

Gambar 4.5 : Tegangan vqs , dan vds pada kecepatn 900 rpm Gambar 4.5 memperlihatkan arus stator vqs , dan vds pada kecepatan 900 rpm. Dilihat dari gambar 4.5, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa vqs , dan vds adalah arus searah tetapi pada gambar 4.5 terdapat ripel-ripel sama seperti arus

pada sumbu dq 4.1.2 Nilai estimasi variabel motor oleh pengamat pada kecepatan 900 rpm Berikut beberapa nilai variabel estimas yang di hasilkan dari pengamat sperti pada gambar 4.6

Gambar 4.6 : kecepatan estimasi motor saat kecepatan referensi 900 rpm Gambar 4.6 memperlihatkan kecepatan estimasi pada kecepatan 900 rpm. Sinyal yang dihasilkan berayun



^

^

Gambar 4.7 : nilai iα dan iβ saat kecepatan 900 rpm ^

^

Gambar 4.7 memperlihatkan gelombang iα dan iβ saat kecepatan 900 rpm. Hasil yang didapat berupa gelombang tetapi tidak beraturan, dimana seharusna hasil yang didapat berupa gelombang sinusoidal sama seperti Arus iα dan iβ sebenarnya

^

^

Gambar 4.8 : nilai eα dan eβ saat kecepatan 900 rpm ^

^

Gambar 4.8 merupakan gelombang eα dan eβ

saat kecepatan 900 rpm.

Gelombang yang didapatkan berupa gelombang sinusoidal tetapi sinyalnya masih belum bagus.



4.2

Percobaan pengendali tanpa sensor pada kecepatan 1500 rpm Pada percobaan berikut ini, motor akan dicoba untuk diputar pada

kecepatan 1500 rpm dan akan dilihat keluaran dari beberapa variabelnya. 4.2.1

Nilai terukur dari variabel motor pada kecepatan 1500 rpm

Berikut hasil yang didapat saat motor berputar pada kecepatan 1500 rpm seperti pada gambar 4.9 – 4.12

Gambar 4.9: nilai Ia dan Ib pada kecepatan 1500 rpm Gambar 4.9 memperlihatkan arus stator ias dan ibs pada kecepatan 1500 rpm. Dilihat dari gambar 4.9, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa ias dan ibs

adalah gelombang sinusoidal tetapi masih belum beraturan, tetapi

dibandingkan saat kecepatan 900 rpm hasil nya sudah mulai membaik

Gambar 4.10 : Arus iα dan iβ saat kecepatan 1500 rpm



Gambar 4.10 memperlihatkan arus stator iα dan iβ saat kecepatan 1500 rpm. Dilihat dari gambar 4.10, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa iα dan iβ

adalah gelombang sinusoidal tetapi masih belum beraturan, tetapi

dibandingkan saat kecepatan 900 rpm hasil nya sudah mulai membaik

Gambar 4.11 : arus iqs dan ids pada kecepatan 1500 rpm Gambar 4.11 memperlihatkan arus stator iqs dan ids pada kecepatan 1500 rpm. Dilihat dari gambar 4.11, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa iqs dan ids adalah arus searah tetapi pada gambar 4.11 terdapat ripel-ripel

Gambar 4.12 : Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 1500 rpm Gambar 4.12 memperlihatkan arus stator vα dan vβ pada kecepatan 1500 rpm. Dilihat dari gambar 4.12, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa vα dan vβ adalah gelombang sinusoidal dan hasil yang didapat sudah mulai persis sinusoidal. 36 UNIVERSITAS INDONESIA


Gambar 4.13 : Tegangan vqs , dan vds pada kecepatan 1500 rpm Gambar 4.13 memperlihatkan arus stator vqs , dan vds pada kecepatan 1500 rpm. Dilihat dari gambar 4.13, grafik sudah mulai mendatar walaupun masih ada ripel pada sinyal.

4.2.2

Nilai estimasi dari variabel motor pada kecepatan 1500 rpm

Berikut beberapa nilai hasil estimasi dari pengamat yang akan disajikan pada gambar 4.13 – 4.15

Gambar 4.14: Kecepatan estimasi saat kecepatan acuan 1500 rpm Gambar 4.13 memperlihatkan arus stator vqs , dan vds pada kecepatan 1500 rpm. Dilihat dari gambar 4.13, grafik sudah mulai mendatar walaupun masih ada ripel pada sinyal. 37 UNIVERSITAS INDONESIA


^

^

Gambar 4.15: nilai iα dan iβ saat kecepatan 1500 rpm ^

^


^

^

Gambar 4.16: nilai eα dan eβ saat kecepatan 1500 rpm ^

^

Gambar 4.16 merupakan gelombang eα dan eβ


Gelombang yang didapatkan berupa gelombang sinusoidal tetapi sinyalnya masih belum bagus gelombangnya



4.3

Percobaan pengendalian motor pada kecepatan 2100 rpm Pada sub-bab ini akan ditampilkan data hasil percobaan motor PMSM

pada kecepatan 2100 rpm dan akan ditampilkan pada grafik hasil percobaan dan pengaruh nya terhadap variabel-variabel yang telah di sebutkan sebelumnya 4.3.1

Nilai yang terukur dari variabel motor pada kecepatan 2100 rpm

Berikut beberapa nilai dari variabel motor yang di dapat pada kecepatan 2100 rpm

Gambar 4.17 : Arus Stator Ia dan Ib saat kecepatan 2100rpm Gambar 4.17 memperlihatkan arus stator ias dan ibs pada kecepatan 2100 rpm. Dilihat dari gambar 4.17, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa ias dan ibs adalah gelombang sinusoidal tetapi masih belum beraturan,

Gambar 4.18: arus iα dan iβ saat kecepatan 2100 rpm



Gambar 4.18 memperlihatkan arus stator iα dan iβ saat kecepatan 2100 rpm. Dilihat dari gambar 4.18, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa iα dan iβ adalah gelombang sinusoidal tetapi masih belum beraturan dan sudah mulai

sedikit gangguan pada sinyalnya

Gambar 4.19 : Tegangan iq dan id pada kecepatan 2100 rpm Gambar 4.19 memperlihatkan arus stator iqs dan ids pada kecepatan 2100 rpm. Dilihat dari gambar 4.19, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa iqs dan ids adalah arus searah tetapi pada gambar 4.19 terdapat ripel-ripel

Gambar 4.20 Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 2100 rpm Gambar 4.20 memperlihatkan arus stator vα dan vβ pada kecepatan 2100 rpm. Dilihat dari gambar 4.20, grafik arus bergelombang. Gelombang yang didapat sudah merupakan gelombang sinusoidal walaupun masih ada kesalahan 40 UNIVERSITAS INDONESIA


Gambar 4.21 : Tegangan vqs , dan vds pada kecepatan 2100 rpm Gambar 4.21 memperlihatkan arus stator vqs , dan vds pada kecepatan 2100 rpm. Dilihat dari gambar 4.21, grafik sudah mulai mendatar walaupun masih ada ripel pada sinyal. 4.3.2

Nilai estimasi variabel motor pada kecepatan 2100 rpm

Pada bagian ini akan ditampilkan data nilai estimasi dari variabel motor hasil percobaan pada kecepatan 2100 rpm seperti pada gambar

Gambar 4.22 : Kecepatan estimasi dengan kecepatan acuan 2100 rpm Gambar 4.22 memperlihatkan kecepatan estimasi pada kecepatan 2100 rpm. Sinyal yang dihasilkan sudah mulai stabil sehingga kecepatan perkiraan sudah seperti kecepatan sebenarnya



^

^

Gambar 4.23 : nilai iα dan iβ saat kecepatan 2100 rpm ^

^


^

^

Gambar 4.24: nilai eα dan eβ saat kecepatan 2100 rpm ^

^

Gambar 4.24merupakan gelombang eα dan eβ


Gelombang yang didapatkan berupa gelombang sinusoidal dan sudah mendekati sinyal aslinya



4.4

Respon step pengendali tanpa sensor saat perubahan kecepatan 1000 rpm

menjadi 2000 rpm Pada bagian ini, dilakukan percobaan dengan merubah kecepatan motor dari 1000 rpm menjadi 2000 rpm dan dilihat respon nya terhadap beberapa keluaran motor seperti kecepatan estimasi, tegangan dan arus pada sumbu d-q.

Gambar 4.25: respon kecepatan dari 1000 rpm menjadi 2000 rpm Gambar 4.25 merupakan sinyal kecepatan perkiraan saat perubahan kecepatan dari 1000 rpm menjadi 2000 rpm. Saat terjadi perubahan terjadi lonjakan kecepatan.

Gambar 4.26: respon Vq dan Vd saat 1000 rpm ke 2000 rpm



Hasil pada gambar 4.26 memperlihatkan perubahan tegangan vq dan vd saat kecepatan motor berubah dari 1000 rpm menjadi 2000 rpm.

Gambar 4.25-4.28 menggambarkan respon step saat terjadi perubahaan kecepatan dari 1000 rpm menjadi 2000 rpm. Perubahan kecepatan terjadi pada waktu 2,5 detik. Untuk analisanya akan di bahas pada sub-bab selanjutnya

Gambar 4.27: respon Arus Iq dan Id dari 1000 rpm ke 2000 rpm

Gambar 4.28 : respon tegangan stator dari 100 rpm ke 200 rpm (peak 24 v)



Gambar 4.28 merupakan tegangan stator lansung dari terminal motor yang masih berupa sinyal-sinyal pwm. Saat sekitar 0,45 detik, terjadi lonjakan kecepatan. Hal ini bisa dilihat dari mengecilnya gelombang pwm nya. 4.5

Analisa Percobaan Pada bagian ini akan dibahasa mengenai kesalahan pada saat melakukan

percobaan pada alat STM32-MCKIT. Beberapa hal yang akan di analisa adalah analisa kesalahan percobaan, analisa kesalahan estimasi dan analisa kesalahan parameter. 4.5.1

Analisa kesalahan percobaan

Pada percobaan 4.1.1, 4.2.1, dan 4.3.1 dapat dilihat data variabel motor hasil percobaan. Percobaan dilakukan pada kecepatan 900 rpm, 1500 rpm, dan 2100 rpm. Kecepatan 900 rpm mewakili kecepatan rendah sedangkan 1500 rpm dan 2100 rpm mewakili kecepatan menengah dan tinggi. Kecepatan rendah dipilih 900 rpm karena pada saat motor diputar di bawah kecepatan tersebut, nilai estimasi sangat tidak presisi dan erornya sangat besar. Ini dikarenakan pengamat yang digunakan, yaitu luenberger observer, agak susah untuk mengestimasi pada kecepatan rendah. Selain itu, hal tersebut bisa terjadi karena K1 dan K2 yang kurang presisi nilainya. Pada pengambilan data arus stator ias dan ibs , arus stator yang dibaca oleh osiloscope tidak memiliki perubahan yang bearti. Maksudnya walau terjadi perubahan kecepatan, besar arus stator ias dan ibs hampir selalu tetap tetapi ada perubahan walaupun kecil. Karena pada percobaan ini menggunakan motor PMSM, maka seharusnya ias dan ibs merupakan sinyal sinusoidal, tetapi data yang di dapat tidak murni sinusoidal seperti terdapat ripel-ripel pada sinyal. Hal ini bisa disebabkan oleh gangguan pada rangkaian shunt yang berfungsi sebagai sensor arus. Sinyal arus dari motor bersifat kontinu dan harus dirubah menjadi sinyal diskrit agar bisa dibaca oleh perangkat lunak. Kesalahan bisa terjadi saat penyamplingan sinyal analog yang masuk dari motor ata perangkat keras ke perangkat lunak. Hal ini juga berlaku untuk iα dan iβ 45 UNIVERSITAS INDONESIA


Untuk komponen pada kerangka acuan bergerak seperti arus dan tegangan d-q, seharusnya hasil yang didapat berupa sinyal searah. Tetapi, dalam data yang didapat dari percobaan, pada sinyal-sinyal arus dan teganga d-q masih terdapat ripel-ripel pada sinyal. Hal ini bisa terjadi karena penyamplingan oleh perangkat lunak. Karena pada percobaan yang digunakan adalah loop kecepatan, kesalahan bisa terjadi pada pengendali PI. Pengaturan konstanta Kp dan Ki pada pengatur kecepatan dan pengatur arus yang tidak tepat bisa menimbulkan ripel dan fluktuasi sinyal. Sedangkan perubahan kecepatan mempengaruhi perubahan arus d-q walaupun kecil sekali karena sama kasusnya pada ias dan ibs juga iα dan iβ . Tetapi perubahan kecepatan mengikuti perubahan nilai tegangan baik itu sumbu abc, alfa_beta, dan juga sumbu d-q karena sesuai persamaan 2.7 Data-data yang diambil seperti nilai

ias dan ibs juga iα dan iβ dan

tegangan vα , vβ hasil yang didapatkan tidak valid baik untuk kecepatan 900 rpm, 1500 rpm, dan 2100 rpm. Hal ini terjadi karena dalam pengambilan data, sinyalsinyal tersebut merupakan hail filter dari sinyal sebenarnya yang merupakan sinyal pwm, tetapi jika pengambilan datanya adalah sinyal pwm tidak bisa dilihat bentuk gelombang karena frekuensinya nya yang sangat besar 4.5.2

Analisa kesalahan estimasi

Pada percobaan 4.1.2, 4.2.2, dan 4.3.2 dapat dilihat variabel motor hasil estimasi dari pengamat. Sama seperti dengan pembahasan pada sub-bab 4.5.1, percobaan dilakukan pada kecepatan 900 rpm, 1500 rpm, dan 2100 rpm. Untuk estimasi kecepatan, hasil estimasi yang didapat akan semakin bagus saat kecepatan tinggi. Seperti yang disebutkan sebelumnya, kelemahan pengamat yang digunakan ini terletak pada kecepatan rendah. Seperti pada gambar 4.6 saat motor berputar dengan kecepatan 900 rpm dimana pada percobaan ini merupakan kecepatan rendah, kecepatan estimasi dari pengamat mengalami fluktuasi sehingga nilai kecepatan yang di dapat tidak tetap . Dibandingkan saat kecepatn 900 rpm, kecepatan estimasi cenderung lebih konstan saat kecepatan tinggi walaupun terdapat fluktuasi pada motor. Hal ini bisa disebkan oleh penguat pengendali pengatur kecepatan dan nilai dari konstanta pengamat. Sedangkan 46 UNIVERSITAS INDONESIA


terjadi lonjakan kecepatan saat motor start-up , disebabkan nilai Kp dan Ki pada pengendali kecepatan belum tepat. ^

^

Sama seperti kecepatan, arus iα dan iβ dan nilai eα dan eβ cenderung ^

^

lebih sedikit ripel nya saat kecepatan tinggi. Untuk eα dan eβ , nilainya akan meningkat diikuti meningkatnya kecepatan motor. Hal ini sesuai teori seperti persamaan 3.7. 4.5.3

Analisa Step Respon

Pada percobaan 4.4, motor dirubah kecepatnnya dari 100 rpm menjadi 2000 rpm, lalu dilihat respon step dari variabel motor dari motor yaitu kecepatan, arus dan tegangan sumbu d-q, dan tegangan fasa stator. Arus d-q saat mengalami perubahan , seperti pada gambar 4.27, terlihat mengalami perubahan saat terjadi lonjakan kecepatan seperti pada gambar perubahan kecepatan 4.25. Saat kecepatan mulai stabil, arus d-q mulai turun tetapi tetap ada perubahan arus saat kecepatan berubah walaupun kecil. Hal ini juga terjadi untuk tegangan d-q dan tegangan fasa stator. Pada gambar 4.28, tegangan stator pada kecepatan 1000 rpm memiliki pwm yang lebih lebar dari pada saat motor berputar 2000 rpm, bearti saat kecepatan 1000 rpm tegangan fasa motor memiliki frekuensi yang kecil dibanding kecepatan 2000 rpm dan ini sesuai teori. Hasil dari respon pada percobaan 4.4 seperti pada tabel 4.3 Tabel 4.3 : waktu respon pada kecepatan 1000 rpm menjadi 2000 rpm Tr

Tp

%OS

Ts

tegangan

0,02 s

0,12 s

3,29%

0,59 s

kecepatan

0,01 s

0,158 s

32,4%

0,656 s



BAB V KESIMPULAN

Dari hasil percobaan pengendali tanpa sensor pada motor PMSM dengan menggunakan perangkat keras STM32-MCKIT dapat diambil kesimpulan: 1 Kinerja estimasi kecepatan oleh pengamat pada saat motor dengan kecepatan tinggi, memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan saat motor diputar dengan kecepatn rendah. Hal ini terbukti saat motor berputar pada 2100 rpm, fluktuasi lebih sedikit terjadi. 2 Dari poin pertama, dapat diambil kesimpulan bawah estimasi fluks bagus digunakan jika motor berputar dengan kecepatan tinggi. 3 Untuk respon step dari motor pada kecepatan 1000 rpm ke 2000 rpm didapat nilai respon tegangan dq sebagai berikut: tr=0,02 s, tp= 0,12 s, ts=0,59 s, dan %OS= 3,9%. Sedangkan untuk respon kecepatannya sebagai berikut: tr=0,01 s, tp= 0,158 s, ts= 0,656 s, %OS= 32,4%. 4 Dengan perhitungan pengendali yang di inginkan, dapat dikurangi cara cobacoba atau trial and error. 5 Perlunya tuning kembali untuk mendapatkan hasil pengendali yang lebih baik setelah perhitungan.



DAFTAR ACUAN

[1]. M. Cacciato., G. Scarcella., G. Scelba., S. M. Billè., D. Costanzo., A. Cucuccio., Comparison of Low-Cost-Implementation Sensorless Schemes in Vector Controlled Adjustable Speed Drives,

[2]. Vas, P., Sensorless Vector and Direct Torque Control, OXFORD UNIVERSITY PRESS, 1998 [3]. STM32F103xx permanent-magnet synchronous motor FOC user manual, STmicroelectronic [4]. Setiadi, R.F., Pengendalian Kecepatan Permanent Magnet Synchronous Motor Tanpa Sensor Kecepatan, Skripsi S-1 EKT.2005041, Departemen

Teknik Elektro FTUI, 2005. [5]. Ogata, K., Discrete-Time Control System, 2th ed, Prentice-Hall, Inc., 1994



DAFTAR REFERENSI

Vas, P., Sensorless Vector and Direct Torque Control, OXFORD UNIVERSITY PRESS, 1998. Pillay, P., Khrisnan , R, Modelling, Simulation, and Analysis of PermanentMagnet Motor Drives, Part 1: The Permanent-Magnet Motor Drives,

IEEE , 1989 Setiadi, R.F., Pengendalian Kecepatan Permanent Magnet Synchronous Motor Tanpa Sensor Kecepatan, Skripsi S-1 EKT.2005041, Departemen Teknik

Elektro FTUI, 2005



LAMPIRAN 1

Gambar percobaan dengan menggunakan STM32-MCKIT beserta pendukungnya



LAMPIRAN 2

Rangkain lowpass filter yang digunakan untuk memfilter data keluaran perangkat keras



LAMPIRAN 3

Flow chart dari percobaan selesai Mulai

Mengaktifkan PWM dan ADC

PWM dan ADC di non-aktifkan tidak

Mengaktifkan semua modul FOC

ya Semua nilai dikeluarkan ke DAC

Motor Stop ?

Motor

Run?

Masuk ke PWM tidak ya

Membaca arus Arus dari shunt dibandingkan arus referensi

Dari shunt

Arus dari shunt dan tegangan masuk ke pengamat

Masuk ke speed regulator

Update kecepatan motor

Speed dari pengamat dibandingkan dengan seed referensi



Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent- Magnet Synchronous Motor SKRIPSI

Recommend Documents