e-ISSN : 2715-5064

## JURNAL PENGEMBANGAN ELEKTRONIKA (PENGATURAN KECEPATAN MOTOR BLDC SENSORLESS MENGGUNAKAN FOC)
Intan Sholikha 1*) , Syechu Dwitya Nugraha 2 , Ony Asrarul Qudsi 3 , Era Purwanto 4 , Gigih Prabowo 5 , Indra Ferdiansyahi 6 1,2,3,4,5,6 Jurusan Teknik Elektro Industri, Departemen Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya
1,2,3,4,5,6 Jln. Raya ITS, Kota Surabaya, 60111, Indonesia email: 1 intansholikha@gmail.com, 2 syechu@pens.ac.id, 3 ony@pens.ac.id, 4 era@pens.ac.id, 5 gigih@pens.ac.id,
6 indraferdi@pens.ac.id
Abstract BLDC  motors  are  popular  in  electronic  appliance applications  from  household  to  industrial  because  of  several advantages  they  have.  However,  it  also  has  shortcomings  in  the installation of sensors which cause an increase in the cost of motor driving.  From  these  problems,  the  use  of  the  sensorless  method (using EMF back voltage detection) is an alternative solution for determining  the  inverter  commutation  on  a  BLDC  motor,  also using the FOC method to reduce noise and torque ripple on the motor  by  utilizing  PID  control  to  speed  up  and  stabilizes  the rotation  speed  automatically.  System  performance  has  been tested  using  Matlab.  The  simulation  results  show  that  the  FOC method  using  PID  can  improve  dynamic  system  responses  and reduce the overshoot value. The speed change in this system has succeeded in reaching the 3000 Rpm set point.
Abstrak  −  Motor  BLDC  populer  di  aplikasi  alat  elektronik  dari rumah  tangga  ke  industri  karena  beberapa  kelebihan  yang mereka  miliki.  Namun  juga  memiliki  kekurangan  dalam pemasangan  sensor  yang  menyebabkan  peningkatan  biaya mengemudi  motor.  Dari  masalah  ini,  penggunaan  metode sensorless  (menggunakan  deteksi  tegangan  balik  EMF)  adalah solusi  alternatif  untuk  menentukan  pergantian  inverter  pada motor  BLDC,  juga  menggunakan  metode  FOC  untuk mengurangi  kebisingan  dan  riak  torsi  pada  motor  dengan memanfaatkan kontrol PID untuk mempercepat dan menstabilkan  kecepatan  rotasi  secara  otomatis.  Kinerja  sistem telah  diuji  menggunakan  Matlab.  Hasil  simulasi  menunjukkan bahwa  metode  FOC  menggunakan  PID  dapat  meningkatkan respons  sistem  dinamis  dan  mengurangi  nilai  overshoot. Perubahan  kecepatan  dalam  sistem  ini  telah  berhasil  mencapai set point 3000 Rpm.
Kata  Kunci  −      BLDC  Motor,  Back  EMF,  Tanpa  Sensor,  FOC, Kontrol PID.

## I. PENDAHULUAN
Motor  BLDC  (brushless  direct  current)  adalah  jenis  motor magnet  permanen  yang  memiliki  gelombang  trapesium  [1], yang  banyak  diaplikasikan  pada  peralatan  rumah  tangga hingga  industri  karena  efisiensinya  yang  tinggi  [2]  [3], strukturnya  yang  sederhana,  tosi  yang  besar  [1]  dan kecepatannya dapat dikontrol secara akurat dari ribuan hingga puluhan ribu putaran / menit. Selain memiliki kelebihan, juga mengalami  kesulitan  dalam  pengaturan  kecepatan  [1],  yang membatasi  penerapannya.  Motor  BLDC  dalam  penggunaan dan pemasangan sensor posisi (hall effect) [4].
akan meningkatkan biaya penggerak motor yang mempengaruhi  keandalan  dan  masa  pakai  sistem  kontrol  [1] akan meningkatkan biaya penggerak motor yang mempengaruhi  keandalan  dan  masa  pakai  sistem  kontrol  [1] [5].  Oleh  karena  itu,  strategi  kontrol  sensorless  menjadi  arah pengembangan  penting  untuk  sistem  penggerak  motor otomotif BLDC [1].
Pada tipe pertama menggunakan backEMF untuk mendeteksi posisi  rotor,  dan  pada  tipe  kedua  menggunakan  metode estimasi berdasarkan parameter motor, tegangan dan arus [6] Pada  tipe  kedua  karena  rumitnya  perhitungan,  umumnya membutuhkan  sinyal  digital  prosesor  (DSP)  [1]  dan membutuhkan  biaya  yang  relatif  lebih  tinggi  daripada  tipe pertama,  oleh  karena  itu  skema  kontrol  tanpa  sensor  dengan EMF back lebih umum digunakan [1].
Skema yang digunakan untuk mengontrol BLDC tanpa sensor yaitu  menggunakan  Conventional  Back  EMF  dengan membaca floating state motor yang terdeteksi pada saat PWM off  state.  Pembacaan  back  EMF  dibandingkan  menggunakan op-Amp  dengan  menghubungkan  titik  Virtual  Neutral  yang dibandingkan dengan ground [6] [7].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  skema  kendali  motor Sensorless  BLDC  menggunakan  back  EMF  sebagai  sensor posisi rotor [8]. Agar informasi posisi rotor benar dengan tidak adanya gangguan disekitar motor, gain lebih sederhana dalam pemasangan wiring dan menghemat daya motor [1 ].
Pembacaan  algoritma  pendeteksian  sinyal  balik  EMF  dan teknik  pergantiannya  dilakukan  dengan  menggunakan mikrokontroler ARM STM32F4 [6] [7].
Pada penggerak yang menggunakan motor BLDC dibutuhkan kecepatan  motor  yang  konstan  walaupun  bebannya  berubah. FOC  adalah  metode  pengaturan  medan  pada  motor  AC  dari sistem kopel diubah menjadi sistem dekopel. Dengan sistem ini arus gain dan arus beban motor dapat dikontrol secara terpisah, sehingga  pengaturan  fluks  dan  torsi  dapat  dilakukan  secara otomatis terpisah. Namun pada tugas akhir ini hanya mengatur arus  torsi  karena  motor  BLDC  memiliki  magnet  permanen yang tidak dapat diatur [9] [10].

## II. METODE KONSTRUKSI
A. Sensorless  Brushless  Direct  Current  (BLDC)
Ada 2 algoritma untuk sensor, yaitu estimasi kecepatan / posisi untuk  kecepatan  tinggi  dan  non  model  untuk  pendekatan kecepatan. Bemf biasanya digunakan untuk estimasi kecepatan atau posisi yang akurat di sirkuit tertutup tanpa sensor [11].
*) penulis korespondensi : Intan Sholikha
Email: intansholikha@gmail.com
e-ISSN : 2715-5064
Pergantian  enam  langkah  umumnya  ditemukan  pada  motor BLDC berdaya rendah. Kerugian dari pergantian enam langkah adalah harmonik tinggi yang menghasilkan kerugian daya yang tinggi. Topologi kontrol rotor berorientasi fluks, mengasumsikan pwm inverter untuk pergantian enam langkah. Dengan  demikian,  bemf  memperkirakan  arus  pengukuran daripada mengukur arus per fase yang dilewati. [12]. Besarnya EMF balik dipengaruhi oleh kecepatan sudut putaran motor  (ɷ),  medan  magnet  yang  dihasilkan  (B),  dan  jumlah belitan  pada  belitan  stator  (N)  sehingga  besarnya  EMF  balik dapat dihitung dengan persamaan berikut :
𝑏𝑎𝑐𝑘 𝐸𝑀𝐹 𝑉𝑜𝑙𝑡𝑎𝑔𝑒   =  𝐵 𝑁 Ɩ 𝑟 ɷ (1)
Dimana  B  adalah  rapat  medan  magnet  yang  dihasilkan  oleh rotor(tesla),  N  jumlah  lilitan  pada  belitan  stator  per  fasa,  l adalah panjang batang rotor (m), sedangkan  r adalah jari-jari dalam  motor  (m), ɷ dan  adalah  sudut  putaran  motor  (rad) (dimana = 2 π f).
Ketika motor BLDC dibuat, jumlah lilitan pada stator dan nilai medan  magnet  yang  dihasilkan  sudah  konstan  sehingga mempengaruhi  sebagian  besar  EMF  yang  sangat  besar terhadap kecepatan sudut yang dihasilkan motor. Pendeteksian menggunakan EMF back bisa juga disebut dengan sensorless detection  karena  tidak  menggunakan  hall  sensor  effect, pendeteksian ini dilakukan dengan cara mendeteksi tegangan yang timbul akibat induksi magnet pada rotor pada salah satu kumparan  stator  dalam  keadaan  mengambang  .  Kondisi terapung merupakan kondisi dimana suatu fasa tidak ada arus yang mengalir atau tidak aktif dan terjadi setiap 60 derajat.
Gambar 1. Floating Phase in Six Step
.
Proses  metode  enam  langkah  pada  Gambar  1.  menunjukkan hanya  dua  fase  bolak-balik  untuk  memutar  motor.  Momen kedua fasa adalah arus, fasa lainnya tidak mengalir atau tidak aktif, fasa ini disebut fasa mengambang. Fase tidak aktif inilah yang  nantinya  ada  sinyal  EMF  balik  karena  adanya  magnet permanen pada rotor BLDC. [12]
Teknik  pendeteksian  EMF  balik  didasarkan  pada  kenyataan bahwa hanya dua fase motor BLDC yang terhubung pada satu waktu,  sehingga  fase  ketiga  dapat  digunakan  untuk pendeteksian tegangan balik EMF. Diasumsikan bahwa ketika fase  A  dan  B  hidup  dan  fase  C  mati.  Tidak  ada  arus  yang melalui fase C ini. Hal ini dijelaskan oleh kondisi berikut [6] [7].
I 𝐴  =  𝐼𝐵;  𝐼𝑐  =  0 (2) 𝐼𝐴  +  𝐼𝐵  +  𝐼𝑐  =  0 (3) EMF  balik  yang  terjadi  pada  fasa  mengambang  merupakan indikasi  dari  posisi  rotor  dan  dapat  digunakan  untuk menentukan waktu perubahan komutasi.
Untuk  membentuk  sinyal  digital  sebagai  hasil  balik  EMF, diperlukan  sebuah  komparator  pada  setiap  fasa  motor. Pembanding  pada  setiap  fasa  motor  ini  memberikan  sinyal digital  sesuai  dengan  EMF  balik  pada  setiap  fasa  motor. Kombinasi  ketiga  sinyal  ini  digunakan  untuk  menentukan waktu pergantian [6] [7].
TABEL I. PARAMETER OF BLDC MOTOR [14] Parameters Value Rated Power 1 KW Rated Voltage 500V DC Resistance of the stator (R) 21,2 Ω Inductance of the stator (L) 0,052 H Viscous coefficient (D) 1 x 10 -4 kg-ms/rad Moment of Inertia (I) 1 x 10 -5 kgms 2 /rad
Back EMF Constant (K b ) 0,1433 vs/rad Load Torque (T L ) 11 Nm No. of Pole Pairs 2 Speed of the rotor (N) 3000 rpm Rotor Magnetic Flux (φ) 0,11 Weber

## B. Sliding Mode Observer (SMO) Based on BEMF
Sliding Mode Observer digunakan untuk memperkirakan arus fasa,  setelah  arus  diperkirakan,  kecepatan  rotor  yang  diukur dengan  BEMF.  BEMF  digunakan  untuk  kecepatan  sedang hingga tinggi. BLDC memiliki keunggulan torsi tinggi, inersia rendah,  respons  dinamis  tinggi,  tahan  lama  dan  rentang kecepatan tinggi.
Kelemahan  BEMF  adalah  riak  torsi  tinggi,  2  jenis  operasi tanpa sensor yaitu pada kecepatan rendah, dan sedang hingga tinggi.  Operasi  rendah,  frekuensi  tinggi  dan  metode  injeksi rendah.  Sedangkan  medium  to  high  berbasis  MRAS,  Back EMF,  SMO.  SMO  untuk  memperkirakan  arus  BEMF,  dan posisi.  /  Kecepatan  motor  BLDC.[2]  Dengan  asumsi  bahwa laju  perubahan  kecepatan  listrik  lebih  lambat  dari  laju perubahan  arus stator, i.  e., u> e  = 0, persamaan  back-EMF BLDC dapat ditulis sebagai [13] :
é𝛼  = — 𝜔𝑒  ×  𝑒𝛽 (4)
é𝛽  =  𝜔𝑒  ×  𝑒𝛼 (5)

## C. MRE Structure
Persamaan  MRE  terdiri  dari  jumlah  akar  sisa.  Kami menambahkan  parameter  epsilon  yang  merupakan konstanta positif kecil. Istilah epsilon mencegah gradien tak terbatas dalam proses backpropagation [17].
𝑀𝑅𝐸 = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖 = 1 √𝑌 𝑖 − 𝑌̂ + 𝜖 , 𝑔𝑖𝑣𝑒𝑛 𝜖 > 0 (6)
𝐿𝑜𝑐𝑎𝑙 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑒 =
𝑌 𝑖 −  𝑌̂ ∑ 100 𝑘=1 √𝑌 𝑖 − 𝑌̂ + 𝜖 (7)
Dari  persamaan  7  didefinisikan  sebagai  Local  Error  Rate untuk mencari hubungan antara jumlah residual dan jarak. Kita  dapat  menemukan  bahwa  MRE  memiliki  kesalahan terbesar ketika kesalahan lebih rendah dari satu. Akibatnya, mengubah MSE ke MRE berarti memberikan lebih banyak tingkat  kesalahan  lokal  yang  mendekati  nilai  prediksi.
e-ISSN : 2715-5064
Pengaruh  jarak  dari  nilai  prediksi  diubah  oleh  jenis kesalahan. MRE memiliki dampak outlier yang lebih rendah daripada  MSE.  Akibatnya,  MRE  dapat  berkumpul  di beberapa  titik  data  yang  dikelompokkan  yang  merupakan titik mode lokal [17].

## III. KONSTRUKSI KONTROL

## A. Field Oriented Control  (FOC)
Pada  FOC  yang  diatur,  besarnya  fluks  akan  berdampak langsung  pada  perubahan  kecepatan  pada  motor  BLDC. Pengukuran  besaran  fluks  tidak  diukur  secara  langsung, melainkan  dapat  diperkirakan  dengan  mengubah  nilai kecepatan  rotor  motor  yang  dipantau  oleh  sensor  yang dijelaskan  dalam  desain  sistem.  Kecepatan  motor  adalah umpan  balik  dan  kemudian  dibandingkan  dengan  referensi kecepatan oleh pembanding[15].
FOC  menggunakan  Clarke  dan  Park  Transformation. Transformasi Clarke mengubah Three-phase reference frame current menjadi Two-phase  reference  frame  current . Selanjutnya,  transformasi  Park  menghasilkan Two-phase rotating reference frame current . Menerapkan sudut theta rotor ke  dalam  blok  transformasi  Park  untuk  menyelaraskan  arus referensi.  Blok  sampling  menyesuaikan  sampel  frekuensi. Persamaan dapat ditulis sebagai berikut[16] :
[ 𝐼𝑎 𝐼𝑏 𝐼𝑐 ]        [ 𝐼𝛼 𝐼𝛽 0 ]        [𝐼𝑑 𝐼𝑞 ] (8)
Dengan : Ia; Ib; Ic = Three-phase reference frame current [A] Iα; Iβ = Two-phase reference frame current [A] Id; Iq = Two-phase rotating reference frame current [A]
Ekspresi  matematika  dari  Transformasi  Clarke  ditunjukkan pada persamaan 9 :
[𝐼𝛼 𝐼𝛽 ] = [ 1 0 1 √3 2 √3 ] × [𝐼𝑎 𝐼𝑏 ] (9)
Dengan : Iα; Iβ = Two-phase reference frame current [A] Ia; Ib = Three-phase reference frame current [A]
Torsi  yang  dihasilkan  motor  sinkron  sama  dengan  perkalian silang  medan  magnet  stator  dan  rotor.  Motor  mencapai pembangkitan  torsi  maksimum  ketika  medan  magnet  stator dan rotor ortogonal. Selain itu, menjaga medan magnet tetap ortogonal  akan  mengurangi  riak  torsi  dan  meningkatkan respons dinamis[16].
Transformasi  menyelaraskan  kerangka  acuan  fluks  stator  - dengan kerangka acuan torsi rotor d - q dengan memperoleh sudut  _  antara  kerangka  acuan.  Transformasi  memastikan bahwa  arus  fluks  ortogonal  terhadap  arus  torsi  setiap  saat. Pengaturan kerangka referensi dengan cara ini memungkinkan untuk mengontrol motor dengan menyesuaikan nilai arus torsi Iq dan menyetel Id komponen langsung ke nol[16]. Representasi  matematis  dari  transformasi  Park  ditunjukkan pada:
[𝐼𝑑 𝐼𝑞 ] = [ cos 𝜃 sin 𝜃 − sin 𝜃 cos 𝜃 ] × [𝐼𝛼 𝐼𝛽 ]
(10)
Dengan : Id; Iq = Two-phase rotating reference frame current[A] 𝜃 = Rotor flux position [rad] Iα; Iβ = Two-phase reference frame current [A]

## B. Proportional Integral Derivaive (PID)
Dalam  pengontrol  PID,  keuntungan  integral  proporsional ditambahkan  ke  satu  jumlah  dan  membentuk  sistem  kontrol dan turunan untuk mempercepat respons awal sistem, namun tidak  meminimalkan  kesalahan  pada  kondisi  tunaknya.  Cara kerjanya  adalah  dengan  membandingkan  sinyal  referensi dengan  output  dan  memberikannya  ke  controller.  Keluaran kontroler  diberikan  ke  motor,  agar  kontroler  PID  membuat kesalahan sekecil mungkin sehingga respon motor lebih baik dari sebelumnya[14].
Gambar 2. Diagram Kontrol PID Ts = 5τ τ = Ts/5 K= Yss / Xss
Transfer function[18] : (C (s))/(U (s) )= K/(τs+1)
Ts’ = K.Ts
Kp = τ /τ' x K Ki =Kp/τi
𝐾𝑑 = 𝐾𝑝 × 𝜏𝑑                                                                                (11)

## IV. DESAIN SISTEM
Sistem yang dikembangkan dalam penulisan ini adalah Motor BLDC tanpa sensor menggunakan FOC. Sistem ini akan diuji dengan  satu  set  titik  kecepatan  motor  1400  dan  2000  Rpm untuk  melihat  cara  kerja  motor  di  bawah  kecepatan nominalnya. Kontroler PID juga digunakan untuk mengurangi kondisi  sistem  dinamis karena membatasi  rentang kecepatan di  bawah kecepatan normal seperti overshoot. Diagram  blok rangkaian  sistem  ini  mulai  dari  sumber  listrik  hingga  beban ditunjukkan pada gambar berikut :
e-ISSN : 2715-5064
Speed Regulator DC PID PID Dq to αβ Hysterisis Comparator T L Observer Speed Calculate ABC to αβ I qref I d ref = 0 + + I q I d αβ to Dq Back EMF Observer ABC to αβ + PWM Signal θ Three Phase Inverter BLDC Motor BLDC Motor Clarke Park E a E b E c I sa I sb I sc Three Phase Inverter
Gambar 3. Blok Diagram
Gambar diatas merupakan blok diagram dari sistem yang akan dibuat. Sumber tegangan yang masuk ke dalam inverter 3 fasa berasal dari Catu Daya DC, yang akan diubah menjadi sumber tegangan  AC  sebagai  tegangan  kerja  motor  BLDC,  dan tambahan tegangan suplai 5V untuk STM32F4.
Mikrokontroler  membangkitkan  gelombang  keluaran  PWM dari  inverter,  menerima  sumber  potensial  sebagai  resistor variabel  (throttle),  dan  memproses  sinyal  dari  sensor  dan menentukan proses pergantian inverter.
Untuk mengendalikan motor BLDC tanpa menggunakan hall effect, diperlukan rangkaian tegangan balik EMF yang terdiri dari rangkaian pembagi tegangan, filter, detektor zero crossing, dan rangkaian pemicu schmitt. Keluaran rangkaian pendeteksi tegangan balik EMF ditempatkan oleh mikrokontroler sebagai pergantian  inverter  tiga  fasa.  Sensor  yang  dibutuhkan  oleh sistem ini adalah arus dan tegangan. Kedua sensor ini berfungsi untuk memonitor input dari inverter 3 fasa, selanjutnya sensor yang  digunakan  adalah  ACS758ECB-200B-PFF-T  untuk sensor  arus,  dan  pembagi  tegangan  yang  berfungsi  sebagai sensor tegangan.

## V. HASIL SIMULASI
Dalam  mensimulasikan  parameter  kontrol  kecepatan  motor BLDC ini dibutuhkan motor yang akan diinput pada rangkaian open  loop  atau  close  loop,  yang  menggunakan  parameter pendekatan real motor melalui data jurnal pada tabel I. Simulasi  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  kontrol  PID  yang telah  dirancang  untuk  mengatur  kecepatan  motor  BLDC menggunakan  metode  sensorless  FOC,  selain  kontrol  PID, kontrol  PI  dapat  digunakan  untuk  membandingkan  respon sistem  yang  diinginkan  sesuai.  menggunakan  aplikasi MATLAB
Gambar 4. Simulasi Open Loop Sensorless FOC BLDC Motor
Setelah  itu  kita  menjalankan  simulasi  dan  mengamati bagaimana  respon  kecepatan  pada  motor  BLDC  yang memanfaatkan  sinyal  tegangan  balik  EMF.  Pada  simulasi
integrasi  melalui  simulasi  ini  digunakan  set  point  yaitu  3000 Rpm sesuai dengan Rpm yang diinginkan.
.
Gambar 5. Grafik Respon Sistem PID

## TABEL II RESPON SISTEM PID
Set Point (Rpm) Over Shoot (%) Rise Time (ms) Settling Time (s) Steady State (Rpm) Iabc (A) 200 0.575  0.716 0.072 200 7.421 400 0.032  0.775 0.079 400 7.472 600 0.480  0.818 0.070 600 7.530 800 0.308  0.794 0.066 800 7.611 1000 0.417  0.743 0.071 1000 7.713 1200 0.323  0.692 0.069 1200 7.832 1400 0.611  0.626 0.083 1400 7.973 1600 0.453  0.575 0.071 1400 8.158 1800 0.026  0.509 0.069 1800 8.343 2000 0.069  0.477 0.065 2000 8.619 2200 0.055  0.433 0.064 2200 9.000 2400 0.263  0.411 0.059 2400 9.231 2600 0.288  0.378 0.069 2600 9.672 2800 0.429  0.351 0.063 2800 9.959 3000 0.192  0.337 0.058 3000 10.64
Dari  data  yang  telah  diambil,  pengujian  close  loop  dengan diberikan  set  point  kecepatan  200  Rpm  sampai  3000  Rpm, sistem  menunjukkan  respon  yang  baik  dengan  memberikan nilai. Overshoot tertinggi sebesar 0,784% dan terkecil sebesar 0,026%.  Data  pada  tabel  di  atas  menunjukkan  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  kondisi  tunak  (Setling  Time) paling lambat 0,083s dan tercepat 0,058.
e-ISSN : 2715-5064
TABEL III

## RESPON SISTEM PI
Set Point (Rpm) Over Shoot (%) Rise Time (ms) Settling Time (s) Steady State (Rpm) Iabc (A) 200 5.000 13.45  0.209 200 8.16 400 2.604 0.654  0.229 400 8.319 600 1.008 0.714  0.234 600 8.57 800 0.981 0.696  0.241 800 8.603 1000 2.577 0.626  0.226 1000 8.626 1200 0.618 0.643  0.235 1200 8.703 1400 1.121 0.574  0.235 1400 8.138 1600 0.801 0.558  0.249 1400 8.92 1800 0.353 0.504  0.249 1800 8.763 2000 1.531 0.446  0.249 2000 8.354 2200 1.036 0.421  0.249 2200 8.429 2400 0.324 0.404  0.241 2400 9.312 2600 1.446 0.368  0.223 2600 9.874 2800 0.644 0.351  0.226 2800 10.25 3000 0.009 0.337  0.191 3000 10.78
Berdasarkan tabel di atas, overshoot yang signifikan pada saat start 200 Rpm adalah 5%, namun nilai overshoot saat di atas 200 Rpm hingga 3000 Rpm memiliki kestabilan 1-2%. Nilai settling time membutuhkan waktu 0,1 detik lebih lambat dari kontrol PID.
Dari data PI dan PID yang telah dibandingkan didapatkan nilai setting time  yang besar sehingga menghasilkan waktu steady state  yang  lebih  lama  dibandingkan  dengan  kontrol  PID, karena kontrol PI tidak menggunakan kontrol diferensial. yang dapat  mengantisipasi  kesalahan  generator,  memberikan tindakan  yang  tepat.  Bersifat  korektif  dan  cenderung meningkatkan  stabilitas  sistem  serta  dapat  meningkatkan stabilitas  sistem  dan  mengurangi  respon  maksimum (overshoot).  Sehingga  penggunaan  kontrol  PID  merupakan strategi terbaik untuk meminimalkan overshoot dibandingkan dengan kontrol PI dan dapat mencapai output yang diinginkan tanpa error sesuai dengan set point Rpm.

## TABEL IV PERBANDINGAN RESPON SISTEM OVERSHOOT
Set Point (Rpm) Over Shoot (%) Rise Time (ms) Settling Time (s) Iabc (A) MRE PID 1800 0.026 0.818 0.069 8.343  1.478 PI 1800 6.989 26.336 0.0190 7.621  1.733
Gambar 7. Grafik Perbandingan Respon Sistem Kontrol saat 1800 Rpm
Berdasarkan  grafik  kedua  kontrol  pada  putaran  1800  Rpm, grafik  open  loop  menunjukkan  nilai  sebesar  1198  Rpm sehingga  diperlukan  kontrol  untuk  mencapai  1800  Rpm. Diperlukan  kontrol,  dengan  menggunakan    control    PID  dan PI, grafik PID
dan  PI  telah  menunjukkan  bahwa  kontrol  telah  berhasil mencapai set point yang diinginkan yaitu 1800 Rpm tetapi nilai overhoot  pada  kontrol  pi  lebih  besar  1%  dari  pid  yang menghasilkan kestabilan waktu yang dibutuhkan oleh kontrol PI  lebih  lambat  dari  0.2  detik  kontrol  PID,  sehingga  kontrol terbaik untuk diterapkan pada sistem ini adalah PID.

## TABEL V PERBANDINGAN RESPON SISTEM RISE TIME
Set Point (Rpm) Over Shoot (%) Rise Time (ms) Settling Time (s) Iabc (A) MRE PID 2200 0.055 0.585 0.064 9.00 1.133 PI 2200 0.489 59.814 0.240 7.497 2.397
Gambar 8. Grafik Perbandingan Respon Sistem Kontrol saat 2200 Rpm
Berdasarkan grafik kedua kontrol pada 2200 Rpm, grafik open loop  menunjukkan  nilai  1198  Rpm  sehingga  diperlukan kontrol  untuk  mencapai  2200  Rpm.  Diperlukan  kontrol, dengan menggunakan kontrol PID dan PI, grafik menunjukkan kontrol telah berhasil mencapai set point yang diinginkan yaitu 2200  Rpm,  Kurangnya  kontrol  PI  yang  maksimal mengakibatkan  nilai  rise  time  yang  sangat  besar,  dapat dipengaruhi oleh nilai yang kecil, kontroler proporsional hanya mampu  mengoreksi  error  yang  kecil,  sehingga  akan mengakibatkan  respon  sistem  yang  lambat  (meningkatkan waktu naik), nilai mean root error (MRE) dari PID lebih kecil dari PI menunjukkan bahwa kontrol PID lebih akurat, kinerja overshoot, waktu  naik,  dan waktu  penyelesaian lebih  baik  di PID.
e-ISSN : 2715-5064

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil simulasi yang telah dilakukan, diperoleh set point  variatif  yang  diinginkan  dengan  mengubah  kecepatan dinamis  pada  sistem.  Sistem  dapat  mencapai  kondisi  stabil yang  diperoleh  dengan  rise  time  sebesar  0,6  detik  dan overshoot  sebesar  0,2%.  Pada  kontrol  yang  dilakukan menunjukkan  presentasi  error  bernilai  nol,  maka  simulasi berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  dengan  metode  ini sistem akan bekerja dengan baik dengan menggunakan kontrol PID sebagai pengganti kontrol PI.

## VII. HARAPAN LUARAN
Setelah  kontrol  dilakukan,  penyesuaian  dibuat  sesuai  untuk eksperimen dan kecepatan rotor juga sesuai, dan cukup presisi pada  kecepatan  tinggi.  Kami  telah  memahami  bahwa  kami telah menerapkan semua kontrol ke model simulasi motor dan sekarang  kami  dapat  melanjutkan  untuk  menerapkannya  ke motor sebenarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].Chang-liang Xia, PERMANENT MAGNET BRUSHLESS   DC MOTOR DRIVES AND CONTROLS. Singapore : ohn Wiley & Sons Singapore Pte. Ltd, 2012 [2]. Gaolin Wang , Goqiang Zhang, Diango Xu. Position Sensorless Control Techniques  for  Permanent  Magnet  Synchronous  Magnet  Synchronos Machine Drives. China : Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 [3].  N.  Syamsiana,  M.  Wang,  Aripriharta  and  A.  Firmansah,  "A  Study  of Sliding  Mode  Observer  Sensorless  of  Brushless  Motor  using  Embedded Coder  Matlab/Simulink," 2019  International  Conference  on  Electrical, Electronics  and  Information  Engineering  (ICEEIE) ,  2019,  pp.  1-6,  doi: 10.1109/ICEEIE47180.2019.8981456.
[4].  Biswajit  Saha,  Bhim  Singh,  "An  Economical  Approach  for  Solar  PV- Battery  Based  E-Rickshaw  with  Regenerative  Braking  using  Sensorless BLDC  Motor  Drive", Power  Electronics  Drives  and  Energy  Systems (PEDES) 2020 IEEE International Conference on, pp. 1-6, 2020.
[5]. A. Cabarbaye, R. L. Leal and M. B. Estrada, "Sensorless adaptive field oriented  control  of  brushless  motor,"  2016  European  Control  Conference (ECC), 2016, pp. 2398-2403, doi: 10.1109/ECC.2016.7810649.
[6]  D.  Arifiyan  and  S.  Riyadi,  "Hardware  Implementation  of  Sensorless BLDC Motor Control To Expand Speed Range," 2019 International Seminar on  Application  for  Technology  of  Information  and  Communication (iSemantic), 2019, pp. 476-481, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2019.8884269. [7] Yushui Huang, Yugang Xin and Weicheng Zhang, "An improved BEMF detection  method  for  sensorless  BLDC  motors,"  2008  IEEE  International Conference on Industrial Technology, 2008, pp. 1-4, doi: 10.1109/ICIT.2008.4608661 [8]  C.  Huang,  G.  Chen,  S.  Yang  and  Y.  Hsu,  "Comparison  of  High  Speed Permanent Magnet Machine Sensorless Drive using Trapezoidal BLDC and Sinusoidal  FOC  under  Insufficient  PWM  Frequency,"  2019  IEEE  Energy Conversion  Congress  and  Exposition  (ECCE),  2019,  pp.  321-325,  doi: 10.1109/ECCE.2019.8912495.
[9] P. K. Sharma and A. S. Sindekar, "Performance analysis and comparison of BLDC motor drive using PI and FOC," 2016 International Conference on Global  Trends  in  Signal  Processing,  Information  Computing  and Communication (ICGTSPICC), 2016, pp. 485-492, doi: 10.1109/ICGTSPICC.2016.7955350.
[10] C. Huang, G. Chen, S. Yang and Y. Hsu, "Comparison of High Speed Permanent Magnet Machine Sensorless Drive using Trapezoidal BLDC and Sinusoidal  FOC  under  Insufficient  PWM  Frequency,"  2019  IEEE  Energy Conversion  Congress  and  Exposition  (ECCE),  2019,  pp.  321-325,  doi: 10.1109/ECCE.2019.8912495.
[11] M. Mariano, K. Scicluna and J. Scerri, "Modelling of a sensorless rotor Flux  oriented  BLDC  machine,"  2017  19th  International  Conference  on Electrical  Drives  and  Power  Electronics  (EDPE),  2017,  pp.  194-199,  doi: 10.1109/EDPE.2017.8123232.
[12] Paper yang dimuat dalam jurnal IREE 2015 dan disusun oleh S.A. KH. Mozaffari Niapour, GH. Shokri Garjan, M. Shafiei, M.R. Feyzi, S. Danyali, M.  Bahrami  Koushahi  dengan  judul  “Review  of  Permanenr-  Magnet Brushless DC Motor Basic Drives Based on Analysis and Simulation Study”.
[13]  Paper  yang  dimuat  dalam  jurnal  ICMEAE  2019  dan  disusun  oleh  O. Sandre  Hernandez,  P.Ordaz  Oliver,  C.  Cuvas  Castilo  dengan  judul “Sensorless Field Oriented Control of BLDC motor based on Sliding Mode Observer”.
[14]  Paper  yang  dimuat  dalam  jurnal  International  Journal  of  Engineering Science and Technology 2010 dan disusun oleh A. Purna Chandra RAO, Y.P. Obulesu, CH. Sai Babu  dengan judul “Robust International Model Control Strategy Based PID Controller for BLDCM”.
[15] Jurnal yang dimuat dalam Transactions on Electrical Engineering 2015 dan  disusun  oleh  Dávid  Rau,  Jozef  Rodina,  Lukáš  Palkovič  dan  Peter Hubinský dengan judul “Sensorless Field Oriented Control of BLDC Motors for MAVs”.
[16] Kjartan Kristiansen, Knut Erlend Steinsland, PSIM-Based Hardware of an  Inverter-Fed  Permanent  Magnet  Synchrounus  Motor.Kristiandsand :University of Agder, Grimstad, 2018
[17] N. Sedova, R. Bazhenov, V. Sedov, "Intelligent Strategies for the Wind Chill  Effect  Assessment", Industrial  Engineering  and  Modern  Technologies (FarEastCon) 2019 International Multi-Conference on, pp. 1-4, 2019.