Estimasi parameter berbasis data simulasi motor induksi

HIKMARIKA, Hera, Ir. Samiadji Herdjunanto, M.Sc

2008 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Salah satu kerumitan motor induksi yaitu karena merupakan sistem yang nonlinear, sehingga untuk mengestimasi parameternya menjadi sulit. Untuk mempermudah masalah dilakukan overparameterized pada model motor induksi tersebut. Penelitian terdahulu mengabaikan isue ini dengan penyederhanaan asumsi bahwa “kecepatan berubah secara perlahan”. Disini tidak ada penyederhanaan asumsi. Masalah dirumuskan sebagai masalah identifikasi nonlinear least squares dan menggunakan teori eliminasi (resultan) untuk menghitung parameter yang meminimumkan galat sisa. Metode Least Squares digunakan untuk mengestimasi resistansi stator (Rs), induktansi diri stator (Ls), konstanta waktu (TR), dan total leakage factor (σ ). Nilai parameter listrik yang didapat dari hasil estimasi memiliki residual error indeks sebesar 0.00119%. Residual error nya merupakan minimum global dari beberapa minimum residual error yang lain. Residual error indeks yang didapat cukup kecil dan ini mengindikasikan bahwa parameter yang diperoleh dapat diterima dan prosedur yang digunakan dapat dipercaya

A major difficulty with the induction motor is that the system identification model cannot be made linear in the parameters without overparametrizing the model. Previous work in the literature has avoided this issue by making simplifying assumptions such as a “slowly varying speed.” Here, no such simplifying assumptions are made. The problem is formulated as a nonlinear least-squares identification problem and uses elimination theory (resultants) to compute the parameter vector that minimizes the residual error. The only requirement is that the system must be sufficiently excited. Least squares method used to estimate the stator resistance (RS), the stator inductance (LS), the rotor time constant (TR), and the total leakage factor (σ ). The residual error index is defined to be E2(Kp *)/Ry and satisfies 0 ≤ 2 ( * ) / ≤ 1 p y E K R ). It was calculated to be 0.00119%. the residual error represent the global minimum. Residual error indices of 0.00119% are indicative of a very good match of the data with the model.

Kata Kunci : Motor induksi,Identifikasi least squares,Estimasi,Resultan, Induction motor, least-squares identification, estimation, resultants