## 
Abstrak — Pada  paper  ini  menjelaskan  karakteristik  motor BLDC  UAV  dari  model.  Simulasi  dibuat  mewakili  model  dari motor  BLDC  UAV  yang  kemudian  digunakan  untuk  melihat karakteristik dari  motor.  Identifikasi  hasil  model  motor BLDC UAV  digunakan  untuk  membandingkan  dengan  model  hasil karakteristik  motor  BLDC  UAV.  Hasil  data  pengamatan menunjukkan  khususnya  untuk  model  arus  armature  masih cukup  besar  terdapat  perbedaan  cukup  besar  dibandingkan model  kecepatan  rotor.  Diperlukan  identifikasi  dengan  metode yang berbeda agar dihasilkan model yang lebih tepat.
Kata Kunci: BLDC, UAV, simulasi, identifikasi
Abstract –- In this paper explain the characteristics of the BLDC UAV  motor  of  the  model.  Simulation  is  made  representing  the model  of  the  BLDC  UAV  motor  which  is  then  used  to  see  the characteristics  of  the  motor.  Identification  of  the  results  of  the BLDC UAV motor model is used to compare the characteristics of the  BLDC  UAV  motor  model.  The  results  of  observational  data indicate that especially for the armature current model is still quite large there are quite large differences compared to the rotor speed model. Identification with different methods is needed to produce a more appropriate model.r.
Key Word — BLDC, UAV, simulation, identification

## I. I NTRODUCTION
OTOR Brushless  DC  (BLDC)  adalah  motor  DC  tanpa sikat  (brush)  merupakan  motor  magnet  permanan  tiga fase  yang  membutuhkan  sumber  tegangan  dc,  menggunakan bahan semikonduktor untuk mengubah arah putarannya dalam menggerakkan  motor. Namun  untuk  mengontrol  kecepatan motor Brushless DC cukup sulit terutama bila diterapkan pada kendaraan listrik yang bekerja pada sistem beban dinamis[1].
Motor  BLDC  digunakan  dalam  industri  seperti peralatan industri HVAC, medis, peralatan militer, kendaraan listrik, hard disk drive, dan  lain-lain. Motor BLDC  memiliki efisiensi tinggi dan memiliki torsi awal yang tinggi [1]. Model motor  BLDC  menunjukkan  karakteristik  dari  motor  BLDC seperti bentuk gelombang air-gap-flux-density terhadap posisi rotor,  arus  rectangular  pada  tiap  fasa  terhadap  torsi  motor BLDC[2].
Pada  paper  ini  akan  dipelajari  karakteristik  motor BLDC  UAV  dan  mengidentifikasi  model  persamaan  dari motor  tersebut.  Model  yang  diperoleh  dianalisa  untuk mengetahui  karakteristik  dari  motor  BLDC  UAV  sehingga
Erwani  Merry  Sartika  dari  Program  Studi  Teknik  Elektro  Universitas Kristen Maranatha, Bandung, Indonesia (corresponding author provide phone 022-2012186; email erwanimerry@gmail.com)
selanjutnya dapat digunakan untuk mengontrol motor BLDC. Hasil  identifikasi  akan  dibandingkan  secara  simulasi  dengan model  asli dari  motor BLDC untuk mengetahui keberhasilan dari  identifikasi  dan  untuk  menentukan  metode  identifikasi lain  yang  dapat  digunakan  untuk  memperbaiki  hasil  model yang diperoleh.

## II. M OTOR B LDC
Motor BLDC terdiri dari rotor (bagian yang bergerak) yang terbuat  dari  permanen  magnet  dan  stator  (bagian  yang  tidak bergerak)  yang  terbuat  dari  kumparan  3  fasa.  Motor  BLDC tidak  memiliki  sikat  sehingga  untuk  menentukan  waktu komutasi  agar  torsi  dan  kecepatannya  konstan,  diperlukan  3 buah sensor Hall dan encoder.  Sensor Hall merupakan sensor untuk  mendeteksi  medan  magnet  yang  akan  menghasilkan tegangan  yang  proporsional.  Sedangkan  encoder  membaca kode  komutasi  pada  disk  code  dengan  menggunakan  sensor optik [3].
Pada  sensor Hall ,  waktu  komutasi  ditentukan  dengan cara  mendeteksi  medan  magnet  rotor  menggunakan  3  buah sensor  hall  untuk  mendapatkan  6  waktu  kombinasi  yang berbeda.  Pada encoder ,  waktu  komutasi  ditentukan  dengan menghitung jumlah pole (kutub). Encoder banyak digunakan pada  motor  BLDC  karena  encoder  dapat  menentukan  waktu komutasi  lebih  presisi  dibandingkan  sensor  hall.  Kode komutasi  pada encoder telah  ditetapkan  secara fixed berdasarkan  banyak  pole  motor  dan  tidak  dapat  digunakan untuk motor dengan jumlah pole berbeda. Bila kode komutasi encoder tidak sesuai dengan pole motor, akan terjadi kesalahan dalam penentuan waktu perubahan komutasi. Sedangkan pada sensor Hall peletakkan sensor tidak perlu terlalu presisi dengan rotor selain itu untuk motor dengan pole yang berbeda cukup dengan menggeser letak dari sensor hall. Namun apabila letak sensor hall tidak tepat satu dengan lainnya,  kesalahan dalam penentuan  waktu  perubahan  komutasi  dapat  terjadi,  bahkan ada  kemungkinan  tidak  didapatkannya  6  kombinasi  yang berbeda[4].

## III. M ODEL B RUSHLESS DC M OTOR N ONLINEAR
Model  komprehensif  yang  diintegrasikan  oleh  model BLDC  dynamics  dan  electronic  speed  controller  (ESC) ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Dinamika  BLDC  disajikan pertama  kali.  Model  motor  BLDG  terdiri  dari  dua  bagian.
Muliady  dari  Program  Studi  Teknik  Elektro  Universitas  Kristen Maranatha,  Bandung,  Indonesia  (corresponding  author  provide  phone  022- 2012186; email mld_ang@yahoo.com)

## Simulasi Karakteristik Motor BLDC UAV
Erwani Merry Sartika 1 , Muliady 1 and Alfian 1
1 Universitas Kristen Maranatha erwanimerry@gmail.com
M
Salah  satunya  adalah  bagian  listrik  yang  menghitung  torsi elektromagnetik  dan  arus  motor.  Yang  lain  adalah  bagian mekanik  yang  BLDC  Motor  dan  Inverter  Equivalent  Circuit menghasilkan revolusi rotor [5].
Gambar 1. Ekivalen Konfigurasi Sistem Motor BLDC
.....................(1)
Dengan asumsi variasi induktansi induktansi stator dengan posisi  rotor  dan  induktansi  timbal  balik  antara  belitan  stator dapat  diabaikan,  dinamika  listrik  motor  BLDC  ditunjukkan pada  Persamaan  (1).  V 𝑎 adalah  tegangan  terminal  motor, 𝑖𝑎 adalah arus  jangkar  motor, 𝐿𝑎 adalah  induktansi  jangkar, 𝑅𝑎 adalah armature resistance, 𝑒𝑏 adalah motorback-EMF dan 𝐾𝑒 adalah konstanta back-EMF dalam satuan V / (rad / s). Ketika tidak  ada  torsi  yang  diterapkan  secara  eksternal  dan  nya mempertimbangkan beban inersia konstan, diperoleh persamaan mekanik seperti pada Persamaan (2). 𝑇 adalah torsi motor elektromagnetik, 𝐽 adalah inersia beban motor dan 𝐾𝑓 adalah koefisien redaman [5].
..................................(2)
Motor  BLDC  untuk  UAV  digerakkan  oleh  ESC (pengontrol  kecepatan  elektronik).  ESC  menerima  input modulasi pulsewidth (PWM) dari beberapa unit kontrol radio digital, dan memberi daya tegangan terminal yang diterapkan untuk BLDC. Untuk menghindari arus besar yang disebabkan oleh  peningkatan  kecepatan  motor  yang  tajam,  unit  linear tertanam  di  sebagian  besar  ESC.  Oleh  karena  itu,  pemetaan dinamis  linier  dari  input  PWM  ke  tegangan  terminal  yang diterapkan  diusulkan,  yang  dapat  direpresentasikan  seperti pada Persamaan (3). 𝑢 ( 𝑠 ) adalah input PWM, 𝐾𝑑 adalah gain dari  PWM  ke  tegangan  yang  diterapkan  dan  ditentukan  oleh parameter  ESC  dan  pasokan  daya, 𝜏 adalah  konstanta  waktu dari model ESC[5].
......................(3)
Frekuensi  Parameter  dari  motor  DCDC  yang  disediakan untuk bagian sebelumnya adalah 𝐾𝑡 , 𝐾𝑒 , 𝐾𝑓 , 𝑅𝑎 , 𝐿𝑎 , 𝐽 ,dan T. Perhatikan  bahwa  tujuh  parameter  terletak  pada  suku  linear dari  model  motor  BLDC.  Semua  parameter  ini  diasumsikan sebagai invarian-waktu. Parameter-parameter ini secara linier dapat  diidentifikasi  dengan  kecepatan  tinggi  ketika  motor BLDC  dianggap  sebagai  sistem  yang  sama.  Diagram  blok untuk dinamika linier motor digambarkan pada Gambar 2[5].
Gambar 2. Diagram Blok dinamika linier motor
Fungsi  transfer 𝜔 ( 𝑠 )/ 𝑢 𝑎 ( 𝑠 )= 𝐺 𝜔 ( 𝑠 ), 𝑖 𝑎 ( 𝑠 )/ 𝑢 𝑎 ( 𝑠 )= 𝐺 𝑖 ( 𝑠 )  dan 𝑢 𝑎 ( 𝑠 )/V 𝑎 ( 𝑠 )= 𝐺 𝑒 ( 𝑠 ) ditunjukkan pada Persamaan (4).
.....(4) 𝐺𝑒 ( 𝑠 )  mewakili  dinamika  ESC,  dan  nilai  gain  0,02187 dilengkapi oleh kurva throttle dari pabrikan ESC ketika catu daya  diatur  dalam  output  26  V.  Sedangkan  untuk mengidentifikasi parameter-parameter, walaupun teknik time- domain masih dapat diadopsi, sangat disarankan dalam hal ini untuk  meninggalkan  domain  waktu  dan  memilih  domain frekuensi. Tabel 1 digunakan untuk mendapatkan modelnya[5].
T ABEL 1. N ILAI P ARAMETER YANG DIGUNAKAN PADA M OTOR BLDC
Pembangkit  sinyal  sweep  otomatis  dirancang  seperti ditunjukkan  pada  Persamaan  (5). 𝑢 0  adalah  nilai  trim  dari input yang menentukan nilai trim dari kecepatan rotor dan arus jangkar, 𝑢 sweep adalah nilai dinamis input, 𝐴 adalah sapuan magnitudo, 𝜃 ( 𝑡 )  adalah  fase  sinyal,  [ 𝜔 min, 𝜔 max]  adalah rentang sinyal sweep, dan 𝑇 rec adalah panjang data sweep.
........(5)
IV. P ERANCANGAN S IMULASI M OTOR BLDC
Melalui  teori  penunjuang,  maka  pada  perancangan  akan dilakukan simulasi terlebih dahulu dari model yang sudah ada. Melalui simulasi dapat diambil data input dan outputnya untuk dua keadaan yaitu kecepatan rotor terhadap tegangan terminal
dan arus armature/jangkar terhadap tegangan terminal. Metode identifikasi  yang  digunakan  merupakan  metode  off-line. Identifikasi  metode  bergantung  pada  data  eksperimen  untuk mengendalikan input PWM, dan kecepatan rotor yang sesuai serta  respons  arus  jangkar.  Domain  frekuensi  loop  terbuka metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  parameter dalam  jangka  waktu  linear.  Kemudian  metode  pendekatan kuadrat terkecil diterapkan untuk mengidentifikasi parameter- parameter  istilah  nonlinear  ini.  Metode  identifikasi  domain frekuensi  menentukan sebagian besar parameter, oleh karena itu, metode ini dijelaskan secara singkat terlebih dahulu. Oleh karena  itu,  parameter-parameter  ini  secara  linier  dapat diidentifikasi dengan kecepatan tinggi pada motor BLDC.
Gambar  3  adalah  simulasi  dari  model  yang  dipilih[5] berdasarkan nilai parameter dan hasil  identifikasi  dari  model motor BLDC UAV. Pada simulasi terdapat  sinyal  a yang di- generate dari  persamaan  model  dari  Persamaan  (5).  Melalui kombinasi  Simulink  dan  MatLab  command  perancangan simulasi  dapat  dilakukan  dan  dibandingkan  dengan  data sebenarnya [5].
Gambar3. Simulasi pemodelan dan identifikasi motor BLDC UAV

## V. D ATA P ENGAMATAN
Simulasi yang dibuat dengan membangkitkan sinyal input ditunjukkan pada Gambar 3. Sinyal diperoleh dari Persamaan (5) dengan rentang frekuensi sinyal PWM 0.01 sampai dengan 10 Hz, dengan amplituda 30. Respon dari sinyal input sweep dengan  menggunakan  model  yang  diperoleh  dari  Persamaan (4)  diperoleh  kecepatan  rotor  dan  arus  armature  yang ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 3. Sinyal Input Sweep dari 0.01 - 10 Hz
Gambar 4. Respon dari Kecepatan Rotor dengan input Sweep 0.01-10 Hz
Gambar 5. Respon dari Arus Armature dengan input Sweep 0.01-10 Hz
Dari Gambar 4 dan Gambar 5 menunjukkan kecepatan rotor masih berosilasi menuju nilai yang konvergen yaitu 435 rad/sec  sedangkan  arus  armature/jangkar  juga  berosilasi menuju  nilai  konvergen  yaitu  4,25  Ampere.  Hasil  pasangan input  sinyal  sweep  dan  output  kecepatan  rotor  dan  arus armature dapat digunakan untuk mengidentifikasi  model lain menggunakan  data  simulasi  sebelum  selanjutnya  dapat menggunakan  data  asli.  Melalui  paper  Xiang  and  Changle hasil  identifikasi  diperoleh  seperti  ditunjukkan  dengan Persamaan (6)[5].
......(6)
Hasil  simulasi  menggunakan  hasil  identifikasi  dapat ditunjukkan perbedaannya seperti ditunjukkan pada Gambar 6 dan  Gambar  7.  Gambar  6  menunjukkan  perbandingan  hasil pemodelan  dan  Identifikasi  pada  respon  kecepatan  rotor. Sedangkan  Gambar  7  menunjukkan  perbandingan  hasil pemodelan dan identifikasi pada respon arus armature/jangkar.
Gambar 6. Perbandingan Respon Kecepatan Rotor hasil model dan identifikasi
Gambar 7. Perbandingan Respon Arus Armature hasil model dan identifikasi
Hasil  pengamatan  menunjukkan  adanya  perbedaan  lebih besar  pada  perbandingan  pada  arus  armature  dibandingkan pada  kecepatan  rotor.  Sehingga  penelitian  selanjutnya  akan dicoba identifikasi ulang tetapi dari data hasil simulasi untuk mengetahui kemampuan metoda identifikasi yang sesuai untuk dapat  memprediksi  model  dari  parameter  yang  lebih  tepat. Selain itu akan diujicoba langsung pada motor UAV yang akan digunakan sebagai motor BLDC yang akan diimplementasikan. Data akan diambil secara langsung untuk diidentifikasi  agar  dapat  diperoleh  persamaan  modelnya sebelum mengontrol torsi dari motor BLDC tersebut.

## VI. S IMPULAN
Hasil  studi  dan  simulasi  identifikasi  motor  BLDC  UAV melalui  studi  dan  simulasi  dapat  diperoleh  data  pengamatan untuk mengetahui karakteristik dari motor BLDC UAV yaitu karakteristik arus armature dan kecepatan rotor terhadap sinyal input frekuensi  0.01-10 Hz. Data pengamatan  menunjukkan adanya  perbedaan  lebih  besar  pada  perbandingan  pada  arus armature  dibandingkan  pada  kecepatan  rotor  antara  data simulasi dan identifikasi
R EFERENCES
[1] A.  Dwivedi  and  A.  N.  Tiwari,  “A  Review :  Speed  Control  of Brushless DC Motor A Review : Speed Control of Brushless DC Motor,” IJBSTR , no. December, pp. 14–19, 2013.
[2] S.  Mondal,  A.  Nandi,  I.  Mallick,  C.  Ghosh,  and  A.  Giri,
“Performance Evaluation  of Brushless DC Motor Drive  for  Three Different  Types  of MOSFET  Based DC-DC Converters,” in 2017 Devices for Integrated Circuit (DevIC) , 2017, pp. 589–593. [3] M. Azzumar, “Pemodelan dan Simulasi Brushless DC Motor Kecil untuk Aplikasi Aktuator Sirip Roket,” 2012.
[4] R. Hazari and E. Jahan, “Design of a Brushless DC ( BLDC ) Motor Controller,” in International Conference on Electrical Engineering and  Information  &  Communication  Technology  (ICEEICT)  2014 ,
2014, no. December. [5]
C.  Xiang,  X.  Wang, Y.  Ma, and  B.  Xu,  “Practical  Modeling  and Comprehensive  System  Identification  of  a  BLDC  Motor,”  vol. 2015, 2015.