Diagonal Recurrent Neural Network (DRNN) Untuk Pengendalian Motor Induksi pada Mobil Listrik Multi – Penggerak

Abstract

Pada makalah ini dijelaskan sebuah strategi untuk mengembangkan model kontrol mobil listrik multi penggerak yang berbasis Neural Network. Kecepatan dan beban yang berubah-ubah dipetakan dari model aliran daya listrik menjadi model dengan menggunakan diagonal recurrent neural network (DRNN) untuk proses sinkronisasi antar penggerak. Dengan menggunakan pelatihan menggunakan DRNN maka perbedaan kecepatan antar penggerak dan arus yang meangalir pada masing-masing motor akibat beban fluktuatif yang digunakan oleh mobil listrik dapat segera diketahui. Oleh sebab itu antar-penggerak akan tetap sinkron tanpa ada selip kecepatan pada kedua penggerak. Berdasarkan pada hasil simulasi diketahui bahwa saat kondisi steady state, kontroller DRNN menghasilkan selisih kecepatan antar-motor lebih kecil jika dibandingkan ketika sistem menggunakan kontroller PI. selisih sekitar 2 rad/detik saat menggunakan kontroller DRNN, dan 7 rad/detik pada PI.