OPTIMASI DESAIN MOTOR INDUKSI SANGKAR TUPAI 3 FASE 50HZ 5HP 48V DENGAN ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI PENGGERAK KENDERAAN LISTRIK GOLF CART

IFTITAH IMAWATI, Dr. Eng. Fransisco Danang Wijaya, S.T., M.T

2020 | Tesis | MAGISTER TEKNIK ELEKTRO

Squirrel cage induction motor (SCIM) adalah salah jenis motor yang sering digunakan pada kendaraan listrik. Namun, motor ini memiliki kelemahan pada efisiensi dan densitas daya apabila dibandingankan dengan motor yang menggunakan magnet permanen (PMSM dan BLDC). Maka diperlukan penelitian agar motor induksi dapat bersaing dengan motor magnet permanen lainnya, salah satunya adalah mengoptimasi efisiensi motor (single objective function) dengan cara meminimalisir rugi-rugi daya pada bagian yang memiliki konstribusi yang besar terbesar pada rugi-rugi daya total. Nilai efisiensi yang optimum diperoleh dengan cara mengatur nilai densitas fluks celah udara (Bg), densitas arus stator (Jcos), densitas arus batang rotor (Jb), densitas arus end ring (Jer) dan perbandingan stack length. Nilai-nilai tersebut akan mempengaruhi jumlah konduktor setiap slot stator, diameter kawat, luasan slot rotor, luasan end ring dan panjang mesin yang akan digunakan pada proses desain, sehingga akan mempengaruhi resitansi dan reaktansi dari belitan stator rotor dan inti. Namun nilai-nilai tersebut juga akan mempengaruhi fungsi kekangan seperti slip, arus strarting, torsi starting dan torsi breakdown yang memiliki interval nilai tertentu. Desain motor induksi akan digunakan untuk motor kecepatan variabel memiliki kekangan dan fokus yang berbeda dengan motor induksi yang digunakan pada industri. Fungsi matematis dari fungsi objektif dan kekangan terhadap variabel-variabel desain merupakan fungsi yang tidak convex. Salah satu metode optimasi yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan optimasi desain motor induksi adalah menggunakan metode heuristic dengan algoritma genetika yang berbasis integer code. Penerapan metode optimasi dengan algoritma genetika untuk desain mesin induksi dapat berjalan dengan baik dengan 30 populasi dan 500 generasi. Penerapan metode optimasi dengan algoritma genetika untuk desain mesin induksi dapat berjalan dengan baik. Desain optimal diperoleh dengan besar dimensi utama Dis, Dos, g, Dor, Dir dan L berturut-turut adalah 102,90 mm, 183,60 mm, 0,28 mm, 102,24 mm, 37,70 mm dan 133,00 mm. Belitan stator hasil optimasi memakai 6 konduktor/slot dengan total luas penampang konduktor 8,628 mm2. Luasan slot stator dan rotor adalah 17,533 mm2 dan 6,569 mm2 dengan ukuran end ring 16,6 mmx13,2 mm. Sehingga nilai Bg, Jb, Jer, Jcos dan lamda yang tercapai besarnya berturut-turut adalah 0,850 T, 3,000 A/mm2, 2,250 A/mm2, 4,064 A/mm2, dan 1,646 akan tercapai. Pemilihan nilai-nilai tersebut mengakibatkan ukuran mesin seperti dimensi utama, slot stator, batang konduktor menjadi sedikit lebih besar dibandingkan sebelum optimasi. Setelah proses optimasi dilakukan resistansi dan reaktansi menjadi lebih kecil. Performa motor induksi sangkar tupai untuk kendaraan listrik hasil optimasi dilihat dari segi efisiensi menjadi lebih baik. Efisiensi optimum mencapai 88,28% meningkat sekitar 4,00% dari efisiensi sebelumnya yang menggunakan cara konvensional 84,58% dengan nilai konstrain tetap berada pada batasnya

Squirrel cage induction motor (SCIM) is one of many motor types that used in electric vehicles. Compared to the other motors using permanent magnets (PMSM and BLDC), SCIM has a weakness in efficiency and power density. A study was conducted to improve the efficiency of induction motors by minimizing power losses in the section that adds the most to overall power losses. Optimal efficiency values are obtained by the value of the air gap flux density (Bg), stator current density (Jcos), rotor shaft current density (Jb), end ring current density (Jer) and stacked stack length ratio. These values will affect the number of conductors per stator slot, wire diameter, rotor slot area, end ring area and machine length to be used in the design process. However, these values will also affect the constraint value such as slips, starting current, starting torque, breakdown torque and power factor that having certain interval value. The design of the induction motor will be used for variable speed motors that have different focus than those of induction motors used in industry. Mathematical functions of objective functions and constraint on design variables are non-convex functions. One of the appropriate optimization methods to complete the induction motor design is using the heuristic method with a genetic algorithm based on integer code. The optimization methods with genetic algorithms for motor design in this study can work well with 30 populations and 500 generations. The optimal design obtained with the main dimensions of Dis, Dos, g, Dor, Dir and L are 102.90 mm, 183.60 mm, 0.28 mm, 102.24 mm, 37.70 mm and 133.00 mm. The optimized stator winding uses 6 conductors/slots with the total cross section area of conductors is 8,628 mm2. The width of the stator and rotor slots is 17.533 mm2 and 6.569 mm2 with the end ring size of 16.6 mm x13.2 mm. So, the values of Bg, Jb, Jer, Jcos and lamda were selected in the optimization process followed by 0.850 T, 3.000 A/mm2, 2.250 A/mm2, 4.064 A/mm2, and 1.646 will be achieved. The selection of these values results in motor sizes such as main dimensions, stator slots, conductor rods being slightly larger than before optimization. After the optimization process is done, the resistance dan reactance become smaller. The performance of the motor after optimization in terms of efficiency is better. The optimal efficiency reached 88.28%, increasing about 4.00% from the design with conventional method 84.58% without violating constraints value.

Kata Kunci : Stator, rotor, slot, algoritma genetika