ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 1 | Halaman 114 - 124
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.114
Pengontrolan Kecepatan Rotor BLDC UAV Berdasarkan Hasil Identifikasi menggunakan Metode Regresi

## ERWANI MERRY SARTIKA, MULIADY, RUDI SARJONO, VINCENSIUS YUVENS
Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha, Indonesia Email: erwanimerry@gmail.com
Received 9 Juni 2020 | Revised 25 Juni 2020 | Accepted 8 Juli 2020

## ABSTRAK
Penggunaan  dan  aplikasi  motor  Brushless  DC  cukup  banyak  di  industri,  namun masih  cukup  sulit  untuk  mengendalikannya.  Pada  penelitian  sebelumnya  telah dipelajari karakteristik parameter motor BLDC UAV menggunakan Metode Regresi untuk mengetahui hubungan antar parameter yang ada dalam sistem motor BLDC. Sinyal PWM merupakan salah satu yang menentukan kecepatan rotor dari BLDC. Pada  penelitian  ini  identifikasi  model  motor  BLDC  hasil  eksperimen  digunakan untuk  mengendalikan  kecepatan  rotor  secara  open  loop  dan  closed  loop.
Pengendalian secara open loop menggunakan invers model hasil Metode Regresi menghasilkan kesalahan maksimal 3,77% untuk kecepatan rotor lebih dari 3500 rpm. Sedangkan pada pengendalian secara closed loop menggunakan model hasil Metode Regresi dan pengendali PI (Proportional Integral) dengan Kp = 1 dan Ki = 5, secara simulasi menghasilkan kecepatan rotor dengan settling time 1 detik.
Kata kunci : motor BLDC, kecepatan rotor, identifikasi model, pengendalian

## ABSTRACT
The use and application of Brushless DC motors is quite a lot in the industry, but it is still quite difficult to control. In previous research the characteristics of UAV BLDC motor parameters using the regression method to determine the relation of the parameters in the BLDC motor system. The PWM signal is one that determines the rotor speed of the BLDC. In this study the identification of the BLDC motor model experimental results is used to control the rotor speed in open loop and closed  loop.  Control  with  open  loop  using  the  inverse  model  of  the  Regression Method produces a maximum error of 3.77% for rotor speeds of more than 3500 rpm. Whereas control with closed loop using the model of the Regression Method and PI (Proportional Integral) controller with Kp = 1 and Ki = 5, the simulation produces rotor speed with a settling time of 1 second.
Keywords : BLDC motor, rotor speed, model identification, control

## 1. PENDAHULUAN
Motor  DC Brushless  mempunyai  tiga  fase  permanen  magnet  motor  yang  membutuhkan tegangan  DC  sebagai  suplai (Jaya  &  Fauziah,  2017) .  Motor  DC  tanpa  sikat  (BLDC) menggunakan bahan semikonduktor untuk mengubah arah putarannya dalam menggerakkan motor (Fathoni & Utomo, 2019) . Motor BLDC banyak digunakan dalam aplikasi termasuk peralatan, otomotif, aerospace, elektronik konsumen, medis, peralatan industri otomatis dan instrumentasi. Dibandingkan dengan motor DC dengan sikat atau motor induksi, motor BLDC memiliki  banyak  keuntungan  seperti  efisiensi  dan  keandalan  yang  lebih  tinggi,  kebisingan akustik yang lebih rendah, dan handal (Vijay & Arun Kishore, 2017) .
Namun  untuk  mengendalikan  kecepatan  motor Brushless  DC  cukup  sulit  terutama  bila diterapkan  pada  kendaraan  listrik  yang  bekerja  pada  sistem  beban  dinamis (Dwivedi  & Tiwari,  2013) .  Dalam  usaha  pengendalian  dari  motor  BLDC,  perlu  diketahui karakteristik/hubungan antara pengontrolan duty cycle input PWM yang masuk ke ESC dengan tegangan dan frekuensinya yang akan mempengaruhi kecepatan rotor dan arus armature yang bekerja pada motor BLDC (Sartika, 2019) .  Secara hardware disain rangkaian pengendali juga  dirancang untuk memperbaiki  arah arus  yang  mengikuti ke stator (Hazari &  Jahan, 2014) (Seol, dkk, 2017). Memodelkan secara matematis motor Brushless DC secara fisik dan simulasinya dilakukan untuk mengendalikan kecepatan motor BLDC (Azzumar, 2012) . Metode  Regresi  digunakan  untuk  mendapatkan  persamaan  karakteristik  BLDC  secara sistematis, dan model karakteristik tersebut diperoleh dan divalidasi melalui hasil eksperimen yang dilakukan pada motor BLDC UAV (Sartika, dkk, 2019) . Metode Regresi juga digunakan untuk memprediksi posisi motor untuk mencapai posisi yang diinginkan sebagai pengendalian secara open loop (Sartika, dkk, 2019).
Pada  penelitian  ini  pengendalian  kecepatan  rotor Brushless  DC  dilakukan  menggunakan persamaan  model  hasil  identifikasi  (kecepatan  rotor  terhadap  sinyal  PWM)  dan  invers persamaan  model  (sinyal  PWM  terhadap  kecepatan  rotor)  menggunakan  Metode  Regresi (Chapra  &  Canale, 2015) .  Pengendalian  kecepatan  rotor Brushless  DC  dilakukan  secara open loop dan closed loop. Untuk pengendalian secara open loop pengendalian menggunakan Metode  Regresi  untuk  mendapatkan  persamaan  invers  model  hasil  identifikasi plant  motor BLDC. Sedangkan untuk pengendalian secara closed loop, identifikasi menggunakan Metode Regresi  digunakan  untuk  mendapatkan  persamaan  model plant  motor  BLDC  agar  dapat dilakukan  simulasi  untuk  mendapatkan  parameter  PID  kontrol  yang  digunakan  untuk mengendalikan kecepatan rotor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian perancangan ini diawali dengan tinjauan pustaka untuk mengetahui parameter yang mempengaruhi karakteristik plant BLDC, dilanjutkan dengan mendapatkan model dari plant  BLDC  menggunakan  Metode  Regresi.  Selain  itu  model  invers  plant  BLDC  juga  dicari menggunakan  Metode  Regresi.  Hasil  kedua  model  tersebut  selanjutnya  digunakan  untuk mengendalikan kecepatan rotor BLDC. Untuk sistem pengendalian secara open loop, kedua model  yang  diperoleh  digunakan  untuk  mengendalikan  kecepatan  rotor  BLDC,  sedangkan untuk pengendalian  sistem  secara closed loop  hanya  menggunakan  model  plant BLDC  dan pengendalian  dilakukan  secara  simulasi.  Seluruh  data  dan  pengendalian  yang  diperoleh kemudian dianalisis dan disimpulkan sebagai hasil dari penelitian ini.
Perancangan pada penelitian ini mengacu pada hasil penelitian sebelumnya yaitu simulasi dari pemodelan  motor  BLDC UAV (Sartika, 2019) .  Dari  simulasi  tersebut,  diperoleh  pengaruh
masukan/keluaran dari setiap bagian yang terpasang pada motor BLDC. Penelitian ini mengacu pada rangkaian seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Sumber tegangan dan sinyal input berupa PWM (% duty cycle) diberikan pada Electronic Speed Control (ESC) agar menggerakkan motor BLDC.  Untuk  mengendalikan  kecepatan  rotor  yang  diinginkan  diperlukan  pengendali  agar bergerak sesuai kecepatan yang diinginkan.

## Gambar 1. Rangkaian Konfigurasi Sistem Motor BLDC (Xiang, dkk, 2015)
Sebelum  pengendalian  dilakukan,  perlu  diketahui  model  hasil  identifikasi  karakteristik  dari motor BLDC UAV melalui data eksperimen. Hasil identifikasi karakteristik yang telah dilakukan menunjukkan bahwa pengendalian kecepatan rotor BLDC UAV lebih presisi berdasarkan sinyal PWM  (% duty  cycle)  dan  frekuensi  sinyal  keluaran  ESC (E.  Sartika,  dkk,  2019) .  Pada penelitian ini kecepatan rotor BLDC akan dikendalikan berdasarkan sinyal PWM (% duty cycle).
Tabel 1. Pengambilan Data Sinyal PWM (% duty cycle) terhadap Kecepatan Rotor (rpm)
No PWM (% duty cycle ) Ꙍ Kecepatan rotor (rpm) 1 6 1265 2 6,2 1786 3 6,4 2212 4 6,6 2555 5 6,8 2844 6 7 3082 7 7,2 3301 8 7,4 3502 9 7,6 3638 10 7,8 3757 11 8 3858 12 8,3 3993 13 8,5 4066 14 8,7 4126 15 9 4199 16 9,2 4252 17 9,5 4309 18 9,7 4345 19 9,9 4383 20 10 4404
Pada pengendalian kecepatan rotor BLDC akan menggunakan 2 hasil identifikasi model yaitu identifikasi model motor BLDC (sinyal PWM terhadap kecepatan rotor) dan invers identifikasi
model motor BLDC (kecepatan rotor terhadap sinyal PWM). Data pengambilan kecepatan rotor ditunjukkan pada Tabel 1, dengan sumber tegangan sebesar 10 Volt untuk berbagai sinyal input PWM 𝑢 (% duty cycle).
Berdasarkan data pada Tabel 1 dibuat grafik hubungan antara kecepatan rotor (rpm) terhadap sinyal  PWM  (10000  x  % duty  cycle)  menggunakan  Metode  Regresi  Polinomial  seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Pengali dalam sinyal PWM dilakukan agar hasil identifikasi model menjadi lebih presisi, sedangkan pada perhitungan akhir tetap dikembalikan ke nilai aslinya (dibagi 10000) seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (1). Model yang dihasilkan berupa sistem  orde  3  yang  diperoleh  menggunakan  Metode  Regresi  Polinomial  dengan  koefisien korelasi kuadrat (R 2 ) sebesar 0,9943. Gambar 2 adalah grafik kecepatan rotor terhadap sinyal PWM (invers identifikasi model motor BLDC).
Sinyal PWM (% duty cycle) =(3.10 3 𝜔 3 – 0,021 𝜔 2 + 51,171 𝜔 +21876)/10000        (1)
R² = 0,9943
Gambar 2. Hubungan antar Kecepatan Rotor  terhadap Sinyal PWM rotor BLDC
Gambar 3. Hubungan antar Sinyal PWM terhadap Kecepatan Rotor BLDC 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 0 1000 2000 3000 4000 5000 Si ny al P W M (1 00 00 x % d ut y cy cl e) ꙍ Kecepatan rotor (rpm) Grafik Kecepatan rotor terhadap Sinyal PWM (1: 10000) 0 1000 2000 3000 4000 5000 0 2 4 6 8 10 12 Ke ce pa ta n Ro to r ( rp m ) 𝑢𝑎 Sinyal PWM (% duty cycle) Grafik Sinyal PWM terhadap Kecepatan
Rotor
Selain itu berdasarkan data pada Tabel 1 grafik hubungan antara sinyal PWM (% duty cycle) terhadap  kecepatan  rotor  (rpm) ditunjukkan  pada  Gambar 3. Model yang diperoleh  adalah seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (2). Model berupa sistem orde 3 yang diperoleh menggunakan  Metode  Regresi  Polinomial  dengan  koefisien  korelasi  kuadrat  (R 2 )  sebesar 0,9993.
Kecepatan rotor (rpm) =76,212 𝑢 3 – 2082,1 𝑢 2 + 19154 𝑢 -55106             (2) R² = 0,9993
Pada perancangan ini, pengendali yang dibuat ada 2 jenis yaitu pengendali kecepatan rotor BLDC UAV secara open loop dan closed loop. Invers model hasil identifikasi digunakan sebagai algoritma  pengendalian  kecepatan  rotor  BLDC  UAV  secara open  loop.  Proses  pengendalian kecepatan  rotor  BLDC  secara  maksimum  dilakukan  menggunakan  invers  dari  model plant motor BLDC UAV. Masukan berupa set point rpm oleh pengendali yang diperoleh dari invers model dari plant motor BLDC UAV digunakan untuk mengendalikan plant motor BLDC UAV untuk menghasilkan kecepatan rotor BLDC yang diinginkan seperti ditunjukkan pada diagram blok Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Blok Sistem Pengendalian Kecepatan Rotor BLDC secara Open Loop Sedangkan proses pengendalian kecepatan rotor Brushless DC UAV secara closed loop, model hasil identifikasi digunakan sebagai plant rotor BLDC UAV sehingga dapat digunakan untuk merancang parameter pengendali PID secara simulasi untuk mengendalikan kecepatan rotor yang  terbaik.  Parameter  PID  yang  dicari  terlebih  dahulu  dari  simulasi  sehingga  dapat digunakan untuk mengendalikan plant motor BLDC secara real dengan cara menambah sensor kecepatan rotor pada BLDC. Gambar 4 adalah diagram blok sistem pengendalian kecepatan rotor BLDC secara closed loop yaitu set point berupa kecepatan motor BLDC yang diinginkan diselisihkan dengan pembacaan sensor kecepatan rotor BLDC. Hasil selisih kecepatan rotor (error kecepatan rotor) diolah oleh pengontrol PID agar dapat mengendalikan kecepatan rotor plant motor BLDC UAV sampai set point tercapai sesuai keinginan.
Gambar 4. Diagram Blok Sistem Pengendalian Kecepatan Rotor BLDC secara Closed Loop
Pengendali (Invers Model) Plant motor
BLDC UAV Set point (rpm)
Kecepatan Rotor BLDC
(rpm)
-
Set point (rpm) Kecepatan Rotor BLDC Pengontrol PID Identifikasi Model Plant motor BLDC
UAV +

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  data  pengamatan  ini  akan  ditunjukkan  hasil  pengendalian  kecepatan  rotor  BLDC berdasarkan  persamaan  model  hasil  eksperimen  secara open  loop,  dan  hasil  pengendalian kecepatan rotor BLDC yang disimulasikan secara closed loop.
Untuk  hasil  pemodelan  pada  bagian  perancangan  berupa  Persamaan  (1)  yaitu  hubungan antara  kecepatan  rotor  ( rpm)  terhadap  sinyal  PWM,  maka  pengendalian  yang  digunakan adalah  pengendalian  kecepatan  rotor  BLDC  secara open  loop.  Pada  pengendalian  ini menggunakan diagram blok sistem pengendalian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Persamaan (1) digunakan sebagai pengendali yang akan menghasilkan sinyal kontrol berupa sinyal PWM (% duty cycle) yang diperlukan agar BLDC dapat menghasilkan kecepatan rotor yang  diinginkan.  Keberhasilan  pengendali open  loop  diukur  dari  seberapa  besar  kesalahan pengendalian untuk mengetahui spesifikasi dari pengendalian yang diperoleh.
Tabel 2. Validasi Pengendalian Kecepatan Rotor BLDC Berdasarkan Model Invers
(Kecepatan Rotor terhadap Sinyal PWM) Duty cycle set point RPM set point Duty cycle hasil Model RPM hasil pengendalian berdasar Model (pengukuran) Kesalahan pengendalian berdasarkan Model % Kesalahan pengendalian berdasarkan Model 6 1265 5,9 1023 242 19,13 6,2 1786 6,3 1993 207 11,59 6,4 2212 6,5 2371 159 7,19 6,6 2555 6,6 2515 40 1,57 6,8 2844 6,7 2702 142 4,99 7 3082 6,8 2815 267 8,66 7,2 3301 7 3062 239 7,24 7,4 3502 7,2 3283 219 6,25 7,6 3638 7,5 3555 83 2,28 7,8 3757 7,7 3688 69 1,84 8 3858 7,9 3805 53 1,37 8,3 3993 8,2 3987 6 0,15 8,5 4066 8,4 4065 1 0,02 8,7 4126 8,6 4133 7 0,17 9 4199 8,9 4221 22 0,52 9,2 4252 9 4243 9 0,21 9,5 4309 9,2 4288 21 0,49 9,7 4345 9,4 4329 16 0,37 9,9 4383 9,5 4354 29 0,66 10 4404 9,6 4370 34 0,77 Rata-rata  = 3,77
Tabel 2 merupakan hasil pengujian pengendalian secara open loop dengan menguji seluruh data  kecepatan  rotor  BLDC  sebagai set-point  (yang  diinginkan),  dan  dihasilkan  rata-rata kesalahan  pengendalian  sebesar  3,77  %.  Hasil  pengendalian open  loop  yang  dihasilkan menunjukkan bahwa % kesalahan pengendalian cukup kecil sehingga pengendalian open loop ini layak digunakan untuk mengendalikan kecepatan rotor BLDC.
Tabel  3  adalah  pengujian  pengendalian  kecepatan  rotor  BLDC  dengan  menggunakan  data yang berbeda dengan data yang digunakan untuk menentukan model rotor BLDC (Tabel 2). Hasilnya menunjukkan bahwa kecepatan rotor BLDC yang kesalahannya di bawah rata-rata % kesalahan pengendalian adalah pada kecepatan di atas 3500 rpm (warna merah muda).
Maka berdasarkan Tabel 2 dan Tabel 3 dapat disimpulkan bahwa model yang diperoleh akan mempunyai kesalahan lebih kecil dari 3,77% jika diterapkan untuk mengendalikan kecepatan rotor BLDC secara open loop untuk kecepatan yang lebih besar dari 3500 rpm.
Tabel 3. Validasi Pengendalian Kecepatan Rotor BLDC Berdasarkan Model Invers (Kecepatan Rotor terhadap Sinyal PWM) menggunakan Data yang Berbeda dengan Data
Model. RPM set point duty cycle RPM hasil pengukuran Kesalahan Model % Kesalahan Model 1300 5,9 979,7 320,3 24,64 1500 6,2 1811 311 20,73 2000 6,4 2239 239 11,95 2100 6,5 2385 285 13,57 2200 6,5 2385 185 8,41 2400 6,5 2385 15 0,63 2600 6,6 2593 7 0,27 3000 6,7 2744 256 8,53 3200 6,9 3037 163 5,09 3600 7,4 3518 82 2,28 3700 7,6 3663 37 1,00 3800 7,8 3805 5 0,13 3900 8 3909 9 0,23 4100 8,5 4104 4 0,10 4200 8,9 4229 29 0,69
Untuk  hasil  pemodelan  pada  bagian  perancangan  berupa  Persamaan  (2)  yaitu  hubungan antara  sinyal  PWM  terhadap  kecepatan  rotor  (rpm),  maka  pengendalian  yang  digunakan adalah  pengendalian  kecepatan  rotor  BLDC  secara closed  loop.  Pada  pengendalian  ini menggunakan diagram blok sistem pengendalian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Persamaan (2) digunakan sebagai plant motor BLDC yang akan dikendalikan menggunakan pengendali  PID  yang  akan  menghasilkan  sinyal kontrol  berupa  sinyal  PWM  (% duty  cycle) agar  BLDC  dapat  menghasilkan  kecepatan  rotor  yang  diinginkan.  Keberhasilan  pengendali closed loop diukur dari seberapa cepat kecepatan rotor yang diinginkan dapat tercapai.
Simulink pengendalian kecepatan rotor BLDC secara closed loop ditunjukkan pada Gambar 4. Blok  kontrol  PID  digunakan  untuk  mengendalikan plant  motor  BLDC  secara  simulasi menggunakan  Simulink. Tuning  parameter  PID  dilakukan  secara  trial  and  error  sehingga diperoleh nilai parameter PID yang terbaik dengan mengukur kinerja dari respon kecepatan rotor BLDC setelah dikendalikan. Untuk sistem pengendalian secara closed loop ditunjukkan secara  simulasi  agar  parameter  PID  yang  diperoleh  dapat  digunakan  secara  real  dengan menambah sensor kecepatan rotor pada motor BLDC.
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Simulink Pengendalian Kecepatan Rotor BLDC yang dikendalikan oleh Pengendali PI (b) Persamaan Model Kecepatan Rotor yang ada dalam Plant BLDC
Gambar 5. Grafik Kecepatan Rotor BLDC (contoh: 2877 rpm) yang dikendalikan oleh Pengendali PI
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 waktu (detik) 2870 2871 2872 2873 2874 2875 2876 2877 2878 Grafik Kecepatan Rotor BLDC menggunakan Pengendali PI Kp = 1 Kp =1; Ki = 1 Kp =1; Ki = 5
Simulasi hasil Pengendali PI (Proportional Integral) berhasil digunakan untuk mengendalikan plant motor BLDC (grafik warna kuning dan merah) karena grafik keluaran kecepatan pada plant BLDC menuju ke kecepatan yang diinginkan yaitu 2877 rpm seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Untuk nilai Kp = 1 dan Ki = 5 (warna kuning) memberikan respon terbaik dengan settling  time  sebesar  1  detik.  Untuk  nilai  Kp  =  1  (warna  biru)  tidak  dapat  mencapai  nilai kecepatan rotor yang diinginkan (ada offset) sehingga diperlukan nilai Ki. Untuk nilai Kp = 1 dan Ki = 1 (warna merah) kecepatan rotor sudah langsung dapat mencapai kecepatan rotor yang diinginkan, namun settling time dicapai dalam waktu 6 detik.

## Gambar 6. Realisasi Pengambilan Data Karakteristik Motor BLDC
Gambar  6  adalah  pemasangan  rangkaian  pada  saat  pengambilan  data  pada  motor  BLDC. Power  supply  digunakan  sebagai  input  pada  ESC,  PLC  diprogram  sesuai  persamaan  yang diperoleh sehingga menghasilkan nilai duty cycle PWM yang diuji, optocoupler yang digunakan untuk  mengonversi  24  Volt  ke  5  Volt,  dan  kecepatan  rotor  diukur  menggunakan  Laser Tachometer.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah berhasil dilakukan pengendalian kecepatan rotor pada motor BLDC UAV secara open loop (real) dan closed loop (simulasi). Pengendalian open loop menggunakan invers  model  yang  diperoleh  menggunakan  Metode  Regresi  dengan  maksimal  kesalahan sebesar 3,77% dan pengendalian akan baik bila diterapkan untuk mengendalikan kecepatan rotor lebih dari 3500 rpm. Untuk pengembangan selanjutnya pada sistem open loop dapat dilakukan prediksi kesalahan sehingga dapat mengurangi kesalahan dan dapat digunakan juga untuk  pengendalian  pada  kecepatan  yang  cukup  rendah.  Sedangkan  untuk  pengendalian closed loop pada kecepatan rotor berhasil dilakukan secara simulasi menggunakan persamaan model plant  motor  BLDC  UAV  dengan  menggunakan  pengendali  PI  (Proportional  Integral) yaitu nilai Kp = 1 dan Ki = 5 sehingga menghasilkan performansi settling time sebesar 1 detik.
Untuk  pengembangan  selanjutnya  pengendalian closed  loop  dapat  diterapkan  pada  plant motor BLDC UAV dengan menambahkan sensor kecepatan rotor secara permanen.

## DAFTAR RUJUKAN
Azzumar, M. (2012). Pemodelan dan Simulasi Brushless DC Motor Kecil untuk Aplikasi Aktuator Sirip Roket.
Chapra, S. C., & Canale, R. P. (2015). Numerical Methods for Engineers (seventh Ed). McGraw- Hill Science/Engineering/Math.
Dwivedi, A., & Tiwari, A. N. (2013). A Review : Speed Control of Brushless DC Motor A Review : Speed  Control  of  Brushless  DC  Motor. IJBSTR,  December,  (pp.  14–19). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.10646.86087
E. Sartika; Muliady; S. Rudi. (2019). Identifikasi Karakteristik Arus Armature dan Kecepatan Rotor  BLDC  UAV  menggunakan  Metode  Regresi. Seminar  Nasional  Energi Telekomunikasi Dan Otomasi, (pp. 74–82).
Fathoni, K., & Utomo, A. B. (2019). Perancangan Kendali Optimal pada Motor Arus Searah
Tanpa  Sikat  melalui  Metode  LQRI. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 7(2), 377.
doi:https://doi.org/10.26760/elkomika.v7i2.377
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v7i2.377 Mei 2019
Hazari,  R.,  &  Jahan,  E.  (2014).  Design  of  a  Brushless  DC  (  BLDC  )  Motor  Controller.
International Conference on Electrical Engineering and Information & Communication Technology (ICEEICT) 2014, December.
Jaya,  A.,  & Fauziah,  M. B. (2017). Design of PID-Fuzzy for Speed  Control of  Brushless  DC Motor  in  Dynamic  Electric  Vehicle  to  Improve  Steady-State  Performance. 2017 International Electronics Symposium on Engineering Technology and Applications (IES- ETA), (pp. 179–184).
Sartika,  E.  M.  (2019).  Simulasi  Karakteristik  Motor  BLDC  UAV. Seminar  FORTEI  2019  Edisi Khusus Prosiding FORTEI 2019 Vol 5, No 1.1, 1–4.
http://ejournal.unp.ac.id/index.php/jtev/article/view/106120
Sartika, E. M., Sarjono, R., & Chrisophras, H. X. (2019). Sistem Pick and Place Dua Derajat
Kebebasan menggunakan Metode Regresi. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 7(3), 521. doi:https://doi.org/10.26760/elkomika.v7i3.521
Seol, H. S., Lim, J., Kang, D. W., Park, J. S., & Lee, J. (2017). Optimal Design Strategy for
Improved  Operation  of  IPM  BLDC  Motors  with  Low-Resolution  Hall  Sensors.  IEEE
Transactions on Industrial Electronics, 64(12), 9758–9766.
https://doi.org/10.1109/TIE.2017.2716908
Vijay, S., & Arun Kishore, W. C. (2017). One-cycle control of brushless DC motor. Proceedings of 2017 11th International Conference on Intelligent Systems and Control, ISCO 2017, (pp. 150–154). https://doi.org/10.1109/ISCO.2017.7855971
Xiang, C., Wang, X., Ma, Y., & Xu, B. (2015). Practical Modeling and Comprehensive System
Identification of a BLDC Motor. Hindawi Publishing Corporation Mathematical Problems
in Engineering Volume 2015, Article ID 879581, 11 Pages
Http://Dx.Doi.Org/10.1155/2015/879581 Research, 2015.