Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

Articles

Vol. 11 No. 4 (2026): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, ISSN 3025-1311

RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN MOTOR BLDC BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) DENGAN ESTIMASI SOC DAN SOH BATERAI

Submitted
September 26, 2026
Published
2026-09-26

Abstract

Perkembangan teknologi otomasi dan kendaraan listrik menuntut penggunaan motor penggerak yang efisien serta sistem dengan pemantauan sumber energi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem kendali kecepatan motor Brushless Direct Current (BLDC) berbasis Internet of Things (IoT) yang dilengkapi dengan pemantauan State of Charge (SoC) dan State of Health (SoH) baterai LiFePO4 secara real-time. Sistem kendali kecepatan menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan algoritma PID diskrit. Berdasarkan pemodelan System Identification menggunakan MATLAB, diperoleh model fungsi alih plant motor BLDC orde tiga dengan tingkat kecocokan (fitness) sebesar 95,93%. Penalaan parameter kontroler PID dilakukan menggunakan metode Ziegler-Nichols closed-loop, yang menghasilkan nilai penguatan Kp = 0,01380, Ki = 0,00219, dan Kd = 0,02178. Pengujian respons dinamis menunjukkan waktu naik (rise time) rata-rata ±5,4 detik, waktu puncak (peak time) 9,6 detik, dan maximum overshoot sebesar 20,6%, serta terbukti kokoh (robust) dalam mempertahankan kestabilan kecepatan terhadap gangguan pembebanan bertahap hingga total 28 kg. Pemantauan kondisi baterai mencakup estimasi SoC menggunakan metode Coulomb Counting dan estimasi SoH berdasarkan rasio resistansi internal baterai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa laju penurunan SoC berbanding lurus dengan peningkatan beban dan kecepatan motor. Sementara itu, estimasi SoH berbasis pengukuran resistansi internal dengan battery internal tester menunjukkan nilai kesehatan baterai yang stabil pada kisaran 93,75%. Integrasi IoT menggunakan cloud database Supabase dan web dashboard berbasis HTML berhasil memfasilitasi pemantauan parameter kelistrikan, SoC, SoH, serta pengendalian setpoint kecepatan secara jarak jauh dengan rata-rata waktu komunikasi data yang responsif.

References

  1. [1] F. Ferdyanto, H. Priyatman, and D. Suryadi, "Rancang Bangun Sistem Kontrol Kecepatan Motor BLDC Menggunakan Algoritma PID Berbasis Mikrokontroler," J. Tek. Elektro Univ. Tanjungpura, vol. 12, no. 1, pp. 45–52, 2024.
  2. [2] S. Mamadapur, R. Patil, and V. Bagali, "Speed Control of BLDC Motor using PID Controller," Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng., vol. 8, no. 9, pp. 2278–3075, 2019.
  3. [3] M. S. Ahmed, S. K. Roy, and T. M. Islam, "Performance Optimization of Brushless DC Motor Drives for Electric Vehicle Applications," IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 72, no. 3, pp. 1820–1829, 2025.
  4. [4] P. Yedamale, "Brushless DC (BLDC) Motor Fundamentals," Microchip Technology Inc., Application Note AN885, 2003.
  5. [5] R. A. Putri, I. Ferdiansyah, and H. Toar, "Perancangan Sistem Pengaturan Kecepatan Motor BLDC Menggunakan Kontroler PID," J. Otomasi Kontrol dan Instrumentasi, vol. 14, no. 2, pp. 115–124, 2022.
  6. [6] L. Lu, X. Han, J. Li, J. Hua, and M. Ouyang, "A review on the key issues for lithium-ion battery management in electric vehicles," J. Power Sources, vol. 226, pp. 272–288, 2013, doi: 10.1016/j.jpowsour.2012.10.060.
  7. [7] Y. Xing, Q. Miao, K.-L. Tsui, and M. Pecht, "Prognostics and Health Management for Lithium-Ion Batteries: State of Charge and State of Health Estimation," IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul., vol. 18, no. 5, pp. 1547–1557, 2011.
  8. [8] C. D. Rahn and C.-Y. Wang, Battery Systems Engineering. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2013.
  9. [9] M. R. Dzaky, S. D. Panjaitan, and D. Suryadi, "Estimasi State of Charge (SoC) Baterai Lithium-Ion Menggunakan Metode Coulomb Counting Berbasis Mikrokontroler," J. Tek. Elektro Univ. Tanjungpura, vol. 9, no. 2, pp. 78–85, 2021.
  10. [10] M. A. Padder and S. A. Lone, "Advanced State of Charge Estimation Techniques for LiFePO4 Batteries in Electric Vehicles: A Comprehensive Review," IEEE Access, vol. 13, pp. 11240–11258, 2025.
  11. [11] M. Nasrullah, H. Priyatman, and F. Imansyah, "Analisis State of Health (SoH) Baterai Lithium Iron Phosphate pada Siklus Pembebanan Dinamis," J. Teknol. Elektro, vol. 13, no. 1, pp. 33–40, 2022.
  12. [12] M. Arrinda et al., "Evaluation of internal resistance measurement techniques for battery state of health estimation," J. Energy Storage, vol. 42, p. 103062, 2021, doi: 10.1016/j.est.2021.103062.
  13. [13] J. Etxandi-Santolaya et al., "Review of state-of-health estimation methods for lithium-ion batteries: Challenges and future trends," Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 191, p. 114143, 2024.
  14. [14] F. D. Astuti and M. Masdi, "Kendali Kecepatan Motor BLDC Menggunakan Pulse Width Modulation (PWM)," J. Rekayasa Teknol. dan Sains, vol. 6, no. 1, pp. 22–29, 2022.
  15. [15] P. A. Topan, M. S. Ramadhan, and R. H. Yunianto, "Estimasi State of Health Baterai Berdasarkan Penurunan Tegangan Beban dan Resistansi Internal," J. Energi Kelistrikan, vol. 15, no. 2, pp. 101–108, 2023.
  16. [16] M. B. Ulum, A. Subari, and S. Sukiswo, "Sistem Monitoring dan Kontrol Perangkat Listrik Berbasis Internet of Things Menggunakan Protokol MQTT," J. Rekayasa Elektr., vol. 16, no. 3, pp. 145–152, 2020.
  17. [17] K. Wang, Y. Shen, and J. Wu, "Internet of Things Architecture and Applications for Smart Electric Vehicles," IEEE Commun. Mag., vol. 51, no. 10, pp. 48–55, 2013.
  18. [18] S. Greengard, The Internet of Things. Cambridge, MA: MIT Press, 2016.
  19. [19] K. Ogata, Modern Control Engineering, 5th ed. Boston: Prentice Hall, 2010.
  20. [20] H. Mewada, V. Patel, and P. Sharma, "Closed-loop Tuning of Discrete PID Controller for Motor Speed Applications," Control Eng. Pract., vol. 118, p. 104975, 2022.

Similar Articles

11-20 of 83

You may also start an advanced similarity search for this article.