Dukung Pengembangan Motor Listrik, Profesor ITS Dorong Integrasi Teknologi Al
SURABAYA, SURYAKABAR.com – Profesor Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, Prof Heri Suryoatmojo, mendorong integrasi teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk mendukung perkembangan motor listrik.
Menurut Prof Heri, saat ini penelitian marak berfokus pada kendaraan listrik baik dari segi kontrol, kecepatan, safety, dan pengujian. Permasalahan kompleks tersebut seharusnya diatasi dengan menggunakan AI.
“Untuk itu, diperlukan penelitian guna mengoptimalkan kendaraan listrik dengan menggabungkan teknologi yang sudah ada seperti pengoptimalan AI,” ujar Prof Heri di Surabaya, Kamis (7/12/2023).
Saat ini, penggalakan green campaign di dunia yang mengedepankan kendaraan listrik mendorong untuk mengedepankan pengembangan kendaraan listrik modern. Teknologi saat ini mengadopsi driving control.
Dengan AI, kata Prof Heri, kendaraan akan melaju autonomous tanpa sentuhan. Saat berada di jalanan sepi, mode code control dapat diaktifkan sesuai keinginan kita.
“Driver akan lebih nyaman, karena tidak terlalu menyita fokus akibat bantuan AI. Dari segi safety juga dapat mengidentifikasi jarak dan badan jalan,” ungkapnya.
Prof Heri menjelaskan, Motor Brushless Direct Current (BLDC) berperan penting dalam pengembangan kendaraan listrik.
Motor BLDC sering dipakai untuk penggerak utama kendaraan listrik karena memiliki efisiensi tinggi, torsi tinggi, rentang kecepatan lebar, dan perawatan rendah.
Namun, lanjut Heri, motor BLDC harus dikontrol untuk mendapatkan nilai yang diinginkan, seperti kecepatan, torsi, dan posisi. “Torsi menjadi parameter penting untuk menggerakkan kendaraan,” jelas alumnus doktoral Kumamoto University, Jepang tersebut.
Selain itu, kecepatan motor BLDC juga perlu dikontrol untuk mendapatkan akselerasi yang diinginkan atau meminimalkan slip pada kontrol traksi.
Dalam hal ini, penggunaan kontrol traksi pada mobil menjadi responsive, tetapi mampu mengoptimalkan penggunaan energi seminimum mungkin.
Pengendalian kecepatan motor BLDC dikembangkan dengan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yakni sistem fuzzy yang mempunyai mekanisme pembelajaran.
Dalam kebaruan keilmuan, Heri memaparkan, perancangan sistem kendali kecepatan motor BLDC menggunakan software MATLAB Simulink.
Sistem yang dirancang terdiri dari beberapa blok di antaranya Inverter dan Supply DC, Motor BLDC, Decoder, Generator PWM, dan Switching Logic.
“Kecepatan aktual motor BLDC akan dibandingkan dengan kecepatan referensi untuk mendapatkan error dan perubahan nilai error,” terangnya.
Menurut Heri, perubahan error diperoleh dengan melakukan operasi diferensial pada sinyal error. Dalam hal ini, error dan perubahan error akan menjadi nilai masukan dari pengontrol ANFIS dan Fuzzy-PID.
Sinyal PWM akan dihubungkan AND dengan sinyal gating yang dihasilkan blok logika switching. Kecepatan motor BLDC tergantung pada besarnya tegangan yang diberikan pada motor.
Struktur pengontrol ANFIS sendiri memiliki masukan yaitu error dan perubahan error, serta terdiri dari tiga sub-kontroler yang akan menentukan duty cycle sinyal PWM.
Respon dari Fuzzy-PID kemudian dimodifikasi untuk melatih pengontrol ANFIS agar mendapatkan respon sistem lebih baik. Langkah awal dalam merancang pengontrol ANFIS adalah mendapatkan pasangan data masukan.
“Algoritma pembelajaran hybrid ANFIS digunakan untuk melatih parameter dan terdiri dari kombinasi antara algoritma propagasi balik (back-propagation) dan Recursive Least Square Estimation (RLSE),” katanya.
Heri berharap penelitian ini menjadi acuan pembelajaran bagi mahasiswa dan mampu membawa branding ITS pada teknologi kendaraan listrik. (aci)
