PNCPNC

InfotekmesinInfotekmesin

Penelitian ini mengkaji pengendalian kecepatan motor Brushless dc (BLDC) menggunakan metode mesin sinkron dan variasi Pulse Width Modulation (PWM) berbasis Internet of Things (IoT). Motor BLDC dikendalikan oleh inverter tiga fasa yang diatur melalui mikrokontroler STM32. Pengendalian kecepatan dilakukan dengan menyesuaikan frekuensi inverter berdasarkan prinsip kerja mesin sinkron, sementara siklus kerja PWM divariasikan untuk mengatur tegangan masukan. Sistem berbasis IoT yang terhubung dengan aplikasi ponsel pintar memungkinkan pengaturan kecepatan secara jarak jauh. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode mesin sinkron dapat mengontrol kecepatan motor BLDC secara efektif, dengan perubahan frekuensi yang secara linear memengaruhi tegangan keluaran inverter. Variasi siklus kerja PWM mempengaruhi tegangan yang diperlukan untuk mencapai kecepatan target, di mana siklus kerja lebih tinggi membutuhkan tegangan yang lebih rendah. Sistem kontrol ini mampu mencapai akurasi kecepatan dalam batas ±3% dari setpoint pada berbagai siklus kerja. Pendekatan ini menunjukkan potensi penerapan prinsip mesin sinkron untuk pengendalian motor BLDC dengan integrasi IoT.

Metode mesin sinkron berhasil mengendalikan kecepatan motor BLDC dengan mengatur frekuensi inverter dan variasi duty‑cycle PWM, sehingga tegangan yang diperlukan berkurang ketika duty‑cycle meningkat.Pengujian menunjukkan akurasi kecepatan ±3 % dibandingkan set‑point, dengan error kecil antara 0,5 % hingga 2,9 % dan tidak ada pengaruh signifikan duty‑cycle terhadap akurasi.Pendekatan ini membuktikan bahwa kontrol berbasis mesin sinkron dan IoT dapat secara efektif mengatur kecepatan motor BLDC, sekaligus membuka peluang pengembangan sistem closed‑loop dan analisis beban.

Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penerapan kontrol tertutup (closed‑loop) pada motor BLDC dengan metode mesin sinkron, dimana umpan balik kecepatan atau torsi diukur secara real‑time menggunakan sensor hall atau encoder, kemudian nilai tersebut digunakan untuk menyesuaikan frekuensi inverter serta siklus kerja PWM secara dinamis, sehingga diharapkan dapat meningkatkan stabilitas, respons transien, dan akurasi pada beban dinamis yang bervariasi. Ide kedua adalah menyelidiki pengaruh variasi beban, baik berupa tahanan pasif maupun beban mekanik berputar, terhadap kestabilan kecepatan, efisiensi energi, dan suhu operasional motor, serta bagaimana kombinasi optimal antara frekuensi inverter dan nilai duty‑cycle PWM dapat dioptimalkan melalui eksperimen laboratorium dan simulasi numerik untuk mempertahankan performa pada kondisi beban berat atau berubah-ubah. Ide ketiga adalah mengembangkan algoritma adaptif berbasis kecerdasan buatan, misalnya jaringan saraf tiruan atau reinforcement learning, yang secara otomatis menyesuaikan parameter frekuensi dan duty‑cycle berdasarkan data historis, kondisi lingkungan, dan prediksi beban masa depan, dengan tujuan meminimalkan fluktuasi kecepatan, mengurangi konsumsi daya, serta meningkatkan kehandalan sistem IoT yang terintegrasi dalam aplikasi industri atau kendaraan listrik.

  1. Kontrol Motor Brushless DC (BLDC) Berbasis Algoritma AI-PID | Irawan | Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi... jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/ELKOM/article/view/3146Kontrol Motor Brushless DC BLDC Berbasis Algoritma AI PID Irawan Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi jurnal unmuhjember ac index php ELKOM article view 3146
  2. Analysis of the influence of inverter PWM speed control methods on the operation of a BLDC motor - Archives... doi.org/10.24425/aee.2018.124834Analysis of the influence of inverter PWM speed control methods on the operation of a BLDC motor Archives doi 10 24425 aee 2018 124834
Read online
File size544.06 KB
Pages6
DMCAReport

Related /

ads-block-test