Permodelan Matematis Orde Satu dan Orde Dua Motor DC Maxon RE 50 Berdasarkan Step Response

Abstract

Pengendalian kecepatan motor DC dalam otomasi industri modern saat ini menuntut sistem yang tidak hanya responseif dan stabil, tetapi juga efisien secara komputasi sehingga memungkinkan implementasi real‑time tanpa penurunan kinerja. Namun, pemodelan yang terlalu sederhana sering gagal merepresentasikan dinamika transientt secara memadai, sedangkan model yang terlalu kompleks meningkatkan beban perhitungan matematis. Penelitian ini bertujuan mengatasi konflik tersebut dengan menyusun dan membandingkan dua model matematis orde satu dan orde dua pada motor DC Maxon RE 50 berdasarkan response terhadap sinyal step pada beban konstan. Kontribusi utama penelitian meliputi kerangka identifikasi parameter kelistrikan dan mekanik yang sistematis berdasarkan parameter motor yang diambil dari datasheet resmi, penerapan metode least squares estimation untuk ekstraksi konstanta waktu dan rasio redaman, serta prosedur validasi silang komprehensif menggunakan data eksperimen tambahan untuk memverifikasi keandalan model [13]. Metode yang digunakan mencakup pemberian sinyal step tegangan, perekaman kecepatan putar armatur, dan analisis data response untuk memperoleh karakteristik dinamik motor. Hasil menunjukkan bahwa model orde satu mampu menggambarkan perilaku awal sistem dengan kesesuaian rata‑rata sebesar 93 %, sementara model orde dua berhasil menurunkan error rata‑rata hingga di bawah 5 %, memodelkan hasil overshoot sekitar 7 %, dan memberikan estimasi waktu pemulihan transientt yang lebih realistis [18]. Validasi silang menegaskan bahwa model orde dua mempertahankan tingkat kesesuaian melebihi 95 % pada dataset tambahan yang diberikan. Berdasarkan temuan ini, meskipun model orde satu menawarkan keunggulan dalam kemudahan perhitungan dan efisiensi komputasi, model orde dua lebih direkomendasikan untuk aplikasi kendali kecepatan motor DC yang menuntut presisi tinggi, karena kemampuannya menangkap dinamika response transientt secara lebih lengkap tanpa mengorbankan real‑time performance.