SISTEM MONITORING DAN KLASIFIKASI GANGGUAN DINI MOTOR BLDC PADA KENDARAAN LISTRIK BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Kartiko, Riyan Dwi (2026) SISTEM MONITORING DAN KLASIFIKASI GANGGUAN DINI MOTOR BLDC PADA KENDARAAN LISTRIK BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0422040069 - Riyan Dwi Kartiko - Sistem Monitoring dan Klasifikasi Gangguan Dini Motor BLDC pada Kendaraan Listrik Berbasis _i_Artificial Neural Network__i_-1.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring dan deteksi dini gangguan pada motor Brushless Direct Current (BLDC) pada kendaraan listrik menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Sistem dirancang untuk memantau parameter operasi motor secara real-time dan mengklasifikasikan kondisi motor berdasarkan karakteristik kecepatan putaran dan arus tiga fasa. Data masukan untuk ANN terdiri dari RPM motor, arus fasa U, arus fasa V, dan arus fasa W yang diperoleh dari pengujian motor BLDC pada beberapa kondisi operasi. Kondisi motor diklasifikasikan menjadi empat kelas, yaitu normal, overload, unbalance, dan Hall fault. Model ANN menggunakan arsitektur 4-15-4 yang terdiri dari empat neuron masukan, 15 neuron pada hidden layer, dan empat neuron keluaran. Proses pelatihan jaringan menggunakan algoritma Levenberg-Marquardt (trainlm). Dataset yang digunakan terdiri dari 1.200 sampel, dengan 960 sampel digunakan untuk proses pelatihan dan 240 sampel untuk pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ANN mampu mengklasifikasikan 213 dari 240 sampel data pengujian dengan benar, sehingga diperoleh akurasi keseluruhan sebesar 88,75%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa kelas Unbalance dan Hall Fault memiliki kinerja klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan kelas Normal dan Overload. Kesalahan klasifikasi terutama terjadi antara kelas Normal dan Overload karena karakteristik pola keduanya relatif serupa. Sistem yang dikembangkan dapat digunakan sebagai dasar untuk melakukan monitoring kondisi motor BLDC serta memberikan deteksi dini gangguan pada kendaraan listrik secara real-time

Actions (login required)

View Item