Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent...

UNIVERSITAS INDONESIA

Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent-

Magnet 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

ii

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


iv

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


v

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


vi

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI

TUGAS AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai sivitas akademik Universitas Indonesia, saya yang bertanda tangan di

bawah ini:


NPM : 0606074054

Program Studi : Teknik Elektro

Departemen : Teknik Elektro

Fakultas : Teknik

Jenis karya : Skripsi

demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada

Universitas Indonesia Hak Bebas Royalti Noneksklusif (Non-exclusive Royalty-

Free 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)


vii

ABSTRAK


Program Studi : Teknik Elektro

Judul : Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent-


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


viii

ABSTRACT

Name : M.Apriyudi Syafputra

Study Program : Electrical Engineering

Title : Performance of Speed Sensorless Control on Permanent-


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


ix

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

1.1.1 Perumusan Masalah……………………………………………. 2

1.1.2 Tujuan Penelitian………………………………………………. 2

1.2 Batasan Masalah……………………………………………………….. 3

1.3 Metodologi Penelitian………………………………………………….. 3

1.4 Sistematika Penulisan………………………………………………….. 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


x

3. SKEMA PERCOBAAN .……………………….………......................... 14

3.1 Field-Orinted Control…………………………………...................... 15

3.1.1 Skema FOC………………………………………………...... 16

3.2 PI CurrentRregulator……………………………………………….... 16

3.3 PI Speed Regulator..............................................................…….... 19

3.4 Space-Vector Pulse Width Modulation .......................…………..... 21

3.5 Estimasi Fluks dengan Model Pengamat ...................…………....... 21

3.5.1 Luenberger Observer ...................………….......................... 22

3.5.2 Perhitungan Konstanta Ke observer ....………......................... 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


xi

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 ..................................................... 9

Gambar 2.5 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


xii

Gambar 4.3 arus qsi dan dsi pada kecepatan 900 rpm .............................. 32

Gambar 4.4 Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 900 rpm ...................... 32

Gambar 4.5 Tegangan qsv , dan dsv 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 qsi dan dsi pada kecepatan 1500 rpm .............. ........... ........36

Gambar 4.12 Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 1500 rpm ..... ........... ........36

Gambar 4.13 Tegangan qsv , dan dsv 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 ................ ........39

Gambar 4.18 arus iα dan iβ saat kecepatan 2100 rpm ........................... ........39

Gambar 4.19 arus qsi dan dsi pada kecepatan 1500 rpm .............. ........... ........40

Gambar 4.20 Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 2100 rpm ................ ........40

Gambar 4.21 Tegangan qsv , dan dsv pada kecepatan 2100 rpm .............. ........41


xiii

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


xiv

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


xv

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 ....................................................... 53


xvi

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

dan l m

L L

= Induktansi bocor dan induktansi magnet pada stator

sR = hambatan fasa motor

Ls = induktansi fasa motor

mφ = Fluks magnet permanen

rθ

= Sudut rotor

qsλ dan ds

λ = Fluks magnet pada sumbu q dan d

qsv dan ds

v = tegangan motor pada q dan d

qsi dan ds

i

= arus pada sumbu q dan d

rω = 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


xvii

Kp, Ki,dan Kd = Konstanta pengendali

tr = rise time

tp = peak time

ts = Settling time


1


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


2


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


3


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

• Luenberger obeserver

• Hasil percobaan menggunakan perangkat keras STM32-MCKIT

• Analisa kinerja pengendali terhadap kinerja motor

1.3 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


4


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.


5


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


6


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.


7


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


8


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:

a a a

b s b b

c c cs s s

v id

v R idt

v i

λ

λ

λ

= + .................................................................................... 2.1

2 2 sin

sin( 120 )2 2

sin( 120 )

2 2

m m

l m

ra a

m mb l m b r m

c c rs sm m

l m

s

L LL L

iL L

L L i

iL L

L L

θλ

λ θ φ

λ θ

− − +

− − = + + −

+ − − +

o

o

....................................... 2.2

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

dan l m

L L = Induktansi bocor dan induktansi magnet pada stator

sR = hambatan tiap fasa motor

mφ = Fluks magnet permanen

rθ = Sudut rotor


9


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


10


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:

( )

0

cos cos 120 cos( 120)2

sin sin( 120) sin( 120)3

0.5 0.5 0.5

a

b

c

S S

S S

SS

α

β

θ θ θ

θ θ θ

− +

= − + ................................................. 2.3

Sedangkan transformasi dari kerangka αβ menjadi kerangka dacuan dinamik dq

sebagai berikut:

cos sin

sin cos

q

d

S S

SS

α

β

θ θ

θ θ

− = ............................................... 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 2

3. Sedangkan untuk motor

non-power-invariant menggunakan konstanta 2

3, karena pada penelitian ini

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]

d q sL L L= =...................................................................................................... 2.5

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

qs s qs

ds s ds m

L i

L i

λ

λ φ

=

= +.............................................................................................. 2.6


11


qs

qs s qs r ds

dsds s ds r qs

dv R i

dt

dv R i

dt

λω λ

λω λ

= + +

= + +............................................................................. 2.7

Dimana :

qsλ dan ds

λ = Fluks magnet pada sumbu q dan d

qsv dan ds

v = tegangan motor pada q dan d

qsi dan ds

i = arus pada sumbu q dan d

rω = kecepatan rotor

Untuk persamaan elektromagnetik torsi

3 3( ) ( )

2 2e ds ds qs ds s ds qs m qs s qs ds

T p i i p L i i i L i iλ λ φ= − = + − .............................................. 2.8

3( )

2e m qs

T iφ= ................................................................................................................. 2.9

karena Id diset menjadi 0, dari persamaan 2.9 bahwa besar torsi sangat

dipengaruhi oleh arus stator

2.2.2 Zero Direct Axis Current

Pada 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:

2 2

s d qi i i= + .............................................................................................................. 2.10

Jika id=o maka

2

s qi i= ....................................................................................................................... 2.11


12


Sehingga untuk nilai torsi elektromagnetik dari motor

3( )

2e m qs

T p iφ= .................................................................................. 2.12

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

( 1) ( ) ( )x k 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.


13


Untuk sistim dari pengamat, dapat diambil dari plant. Sehingga dari

persamaan 2.13 dan 2.14, maka persamaa untuk pengamat keadaan yaitu

^ ^ ^

( 1) ( ) ( )x k 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

^ ^ ^

( 1) ( ) [ ( ) ( )] ( )x k 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

( 1) ( ) ( )e k A LC e k+ = − ................................................................................... 2.19

Luenberger observer pada domain waktu akan mendekati stabil jika ( )A LC−

memiliki nilai eigen berada dalam lingakaran unit


14


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


15


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


16


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.


17


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

162

busDCV

A = .......................................................................................................... 3.1

162

3.3

shunt opR A

B = ................................................................................................... 3.2

Nilai dari R-shunt dan Aop didapat dari spesifikasi perangkat keras yang

digunakan.

Dengan persamaan Kp Ls

Ki Rs= , sehingga dapat digunakan pole-zero cancellation

seperti pada gambar 3.5


18


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

s c p D I V

p

L KK

A B

ω= ........................................................................................... 3.3

s c i D I Vi

R KK

A B

ω= ........................................................................................... 3.4

.

3.3

busDC shunt opV R A

AB = ........................................................................................... 3.5

Untuk c

ω 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.


19


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


20


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)alpha_kp_1= 25

(50-10)

(2000-1000)alpha_ki_1= 25

(50-10)

= −

=

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


21


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


22


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

cos( )

sin( )

m r r

m r r

e p p t

e p p t

α

β

φ ω ω

φ ω ω

=

= −............................................................................ 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

.

.

qs

qs s qs s qs

dsds s ds s ds

div R i L e

dt

div R i L e

dt

= + +

= + +

............................................................................................ 3.7


23


Dimana

.

.

q s

q s r d s

d sd s r q s

de

d t

de

d t

λω λ

λω λ

= =

= = −

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

Sedangkan nilai fluksi magnet motor PMSM pada sumbu dq adalah

( )

( )

. .

. .

qs qs s qs s qs

ds ds s ds s ds

v R i dt L i

v R i dt L i

λ

λ

= − −

= − −

∫

∫................................................................................... 3 .9

Karena pada domain waktu, kerangka acuan stasioner dq sama dengan αβ,

sehingga dapat ditulis persamaan fluksi nya sebagai berikut

( )1

1

( ) . ( ) . . ( )k

s s sv h R i h T L i kα α α αλ−∧

= − −∑ .................................................................... 3.10

( )1

1

( ) . ( ) . . ( )k

s s sv h R i h T L i kβ β β βλ−∧

= − −∑ ................................................................... 3.11

Untuk persamaan luenberger pada model ruang keadaan motor dapat dituliskan

sebagai berikut:

.

.

qs s qs qs qs

s s s

ds s ds ds ds

s s s

qs

r ds

dsr qs

di R i e v

dt L L L

di R i e v

dt L L L

dee

dx

dee

dx

ω

ω

= − − +

= − − +

=

= −

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

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:


24


............... 3.13

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

1

1

2

2

ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ( 1) ( ) ( ) ( ( ) ( )) ( ) ( )

ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ( 1) ( ) ( ) ( ( ) ( )) ( ) ( )

ˆˆ ˆ ˆ( 1) ( ) ( ( ) ( )) ( )

ˆˆ ˆ( 1) ( ) ( ( )

s

s s s

s

s s s

r

r T T Ti k i k i k K T i k i k e k v k

L L L

r T T Ti k i k i k K T i k i k e k v k

L L L

e k e k K T i k i k p e k

e k e k K T i k i

α α α α α α α

β β β β β β β

α α α α β

β β β β

ω

+ = − + − + +

+ = − + − + +

+ = + − +

+ = + − ˆ( )) ( )rk p e kαω

−


25


Gambar 3.12: flow chart luenberger observer

tidak Motor

berhenti

ya

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

Selesai


26


Dari gambar 3.11, didapat persamaan:

1

2

cos

sin

r

r

e

e

α

β

δ ϑ

δ ϑ

=

=

Sehingga didapat nilai eror antara e_alfa dan e_beta dengan besar eror

2 1err δ δ= −

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 motorPLL Kp Pole

T

PolePLL Ki

Rated speed motor

=

=

............................................................. 3.14

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


27


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

Untuk nilai eigen dari motor dapat dihitung sebagai berikut:

1

2

1

1

s

s

R Te

L

e

= −

=

....................................................................................................... 3.15

Untuk nilai eigen dari pengamat dihitung sebagai berikut:

^1

1

^2

2

ee

K f

ee

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:


28


^ ^

1 21

^ ^ ^ ^

1 2 1 2

2 2

2

1

s

s

s

Re eK

T L

L e e e e

KT

+ −= +

− − +

=

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


29


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 LA052-

080E3NL1.

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


30


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 (as

i dan bsi )

2. arus pada kerangka diam ( iα dan iβ )

3. arus pada kerangka bergerak (qs

i dan ds

i )

4. tegangan motor pada kerangka acuan diam dan bergerak ( vα , vβ , qs

v , dan

dsv )

5. estimasi kecepatan motor (r

ω )

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.


31


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 as

i dan bsi pada kecepatan 900 rpm.

Dilihat dari gambar 4.1, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa as

i dan

bsi adalah gelombang sinusoidal

Gambar 4.2 : Arus iα dan iβ saat kecepatan 900 rpm


32


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 qs

i dan ds

i pada kecepatan 900 rpm

Gambar 4.3 memperlihatkan arus stator qs

i dan ds

i pada kecepatan 900 rpm.

Dilihat dari gambar 4.3, grafik arus bergelombang. Seharusnya arus fasa qs

i dan

dsi adalah arus searah tetapi pada gambar 4.3 terdapat ripel-ripel

Gambar 4.4 : Tegangan vα dan vβ pada kecepatan 900 rpm


33


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 qs

v , dan ds

v pada kecepatn 900 rpm


v , dan ds

v pada kecepatan 900 rpm.


v , dan

dsv 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


34


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


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.


35


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


Gambar 4.9: nilai Ia dan Ib pada kecepatan 1500 rpm




i dan

bsi 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


36


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 qs

i dan ds



i dan ds



i dan


Gambar 4.12 : Tegangan 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.


37



v , dan ds

v pada kecepatan 1500 rpm


v , dan ds


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


Gambar 4.14: Kecepatan estimasi saat kecepatan acuan 1500 rpm


v , dan ds



pada sinyal.


38


Gambar 4.15: nilai ^

iα dan ^



iα dan ^

iβ saat kecepatan 1500 rpm.

Hasil yang didapat berupa gelombang tetapi tidak beraturan, dimana seharusna

hasil yang didapat berupa gelombang sinusoidal sama seperti Arus iα dan iβ

sebenarnya


eα dan ^


Gambar 4.16 merupakan gelombang ^

eα dan ^


Gelombang yang didapatkan berupa gelombang sinusoidal tetapi sinyalnya masih

belum bagus gelombangnya


39


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




i dan

bsi adalah gelombang sinusoidal tetapi masih belum beraturan,

Gambar 4.18: arus iα dan iβ saat kecepatan 2100 rpm


40


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 q

i dand



i dan ds



i dan


Gambar 4.20 Tegangan 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


41



v , dan ds

v pada kecepatan 2100 rpm


v , dan ds



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


42



iα dan ^



iα dan ^

iβ saat kecepatan 2100 rpm.

Hasil yang didapat berupa gelombang tetapi tidak beraturan, dimana seharusna

hasil yang didapat berupa gelombang sinusoidal sama seperti Arus iα dan iβ

sebenarnya


eα dan ^


Gambar 4.24merupakan gelombang ^

eα dan ^


Gelombang yang didapatkan berupa gelombang sinusoidal dan sudah mendekati

sinyal aslinya


43


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


44


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)


45


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 as

i dan bsi , arus stator yang dibaca oleh

osiloscope tidak memiliki perubahan yang bearti. Maksudnya walau terjadi

perubahan kecepatan, besar arus stator as

i dan bsi hampir selalu tetap tetapi ada

perubahan walaupun kecil. Karena pada percobaan ini menggunakan motor

PMSM, maka seharusnya as

i dan bsi 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


46


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 as

i dan bsi 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 as

i dan bsi 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, sinyal-

sinyal 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


47


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


48


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 coba-

coba atau trial and error.

5 Perlunya tuning kembali untuk mendapatkan hasil pengendali yang lebih baik

setelah perhitungan.


49


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


50


DAFTAR REFERENSI

Vas, P., Sensorless Vector and Direct Torque Control, OXFORD UNIVERSITY

PRESS, 1998.

Pillay, P., Khrisnan , R, Modelling, Simulation, and Analysis of Permanent-

Magnet 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


51


LAMPIRAN 1

Gambar percobaan dengan menggunakan STM32-MCKIT beserta pendukungnya


52


LAMPIRAN 2

Rangkain lowpass filter yang digunakan untuk memfilter data keluaran perangkat

keras


53


LAMPIRAN 3

Flow chart dari percobaan

Mulai

Mengaktifkan

PWM dan ADC

Mengaktifkan

semua modul

FOC

Motor

Run?

Membaca arus

Dari shunt

Arus dari shunt

dan tegangan

masuk ke

pengamat

Update

kecepatan

motor

Arus dari shunt

dibandingkan

arus referensi

Speed dari pengamat

dibandingkan dengan

seed referensi

Masuk ke

speed

regulator

Masuk ke

PWM

Semua nilai

dikeluarkan ke

DAC

PWM dan ADC

di non-aktifkan

ya

tidak

selesai

Motor

Stop ?

tidak

ya


Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent...

Documents

Transcript of Kinerja Pengendali Tanpa Sensor Kecepatan Pada Permanent...