PROTEKSI BATERAI LITHIUM POLYMER PADA ROBOT ARTSHIP DENGAN ANALISIS SOC MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE

Zaini, Al Alief (2025) PROTEKSI BATERAI LITHIUM POLYMER PADA ROBOT ARTSHIP DENGAN ANALISIS SOC MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0921040013 - Al. Alief Zaini - Proteksi Baterai _i_Lithium Polymer__i_ pada Robot Artship dengan Analisis SOC menggunakan Metode _i_Decision Tree__i_.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini mengembangkan Battery Management System (BMS) untuk robot ARTSHIP dengan estimasi State of Charge (SoC) menggunakan Extended Kalman Filter dan proteksi baterai berbasis algoritma Decision Tree pada baterai Lithium Polymer 3S 2200mAh dengan mikrokontroler ESP32. Estimasi SoC dilakukan melalui metode Coulomb Counting dan sensor INA219 untuk pengukuran arus dan tegangan real-time, menghasilkan galat awal 2,25%. Dengan koreksi Extended Kalman Filter dan tegangan Open Circuit Voltage (OCV), galat turun menjadi 1,03% dengan akurasi 98,97%. Sistem proteksi menggunakan Decision Tree 4-tingkat yang mengevaluasi SoC, suhu (sensor DS18B20), arus (INA219), dan status sensor, menerapkan cut-off otomatis untuk menghindari overcharge (SoC ≥ 100%), overdischarge (SoC < 30%), over-temperature (> 45°C), dan over-current charging/discharging. Validasi melalui 50 skenario (40 anomali, 10 normal) menunjukkan akurasi klasifikasi 100%, fail-safe 93,75%, dan tanpa false negative, menjamin deteksi kondisi berbahaya berjalan efektif. Hasil membuktikan BMS ini akurat, robust, dengan kompleksitas komputasi rendah sesuai aplikasi embedded, serta proteksi baterai responsif untuk robotika. Sistem ini juga memiliki potensi pengembangan monitoring State of Health untuk kompensasi degradasi kapasitas baterai jangka panjang.

Actions (login required)

View Item