<![CDATA[ABSTRACTCurrent sensor is an expensive sensor on Battery Management Systems (BMS). Curent Information in battery needs to be known to estimate the State of Charge (SoC) with the coulomb counting method. The SoC on the battery is used to determine the overcharging and over-discharge zone. Thus the current information on the battery is very important to know. Problems will occur if the flow information is not obtained accurately. This can occur if the current sensor is damaged. Damage such as data bias, or changes in current sensor characteristics needs to be detected early to avoid misinformation of sensor readings. In this research, a current sensor fault detection algorithm design is performed. The method used is an experimental method by applying current estimation using the battery and Kalman filter models. Estimated current results then compared with current sensor data to determine whether the sensor information is still suitable for use or not. The analysis shows that the algorithm can follow the performance of the current sensor in Coulomb counting operations.Keywords: Bad Sensor Detection; Battery Management System; Recursive Least Square; Kalman Filter;Fault DetectionABSTRAKSensor arus merupakan sensor yang mahal pada Battery Management Systems (BMS). Informasi arus diperlukan untuk melakukan estimasi State of Charge (SoC) dengan menggunakan metode coulomb counting. The SoC pada baterai digunakan untuk menentukan area overcharging dan over-discharge. Dengan demikian informasi arus pada sebuah baterai sangat penting untuk diketahui. Permasalahan akan terjadi jika informasi arus pada baterai tidak dapat diketahui dengan akurat. Kondisi ini dapat terjadi karena sensor arus mengalami kerusakan. Kerusakan tersebut dapat terjadi karena adanya bias data atau perubahan karakteristik dari sensor arus. Kerusahan sensor arus perlu dideteksi lebih dini untuk menghindari kesalahan mengidentifikasi arus yang mengalir. Pada penelitian ini dilakukan desain algoritma untuk mendeteksi kesalahan pada sensor arus. Metode yang dilakukan adalah metode eksperimen dengan melakukan estimasi arus pada baterai menggunakan pemodelan baterai dengan Kalman Filter. Hasil estimasi arus kemudian dibandingkan dengan data sensor arus untuk menentukan apakah informasi dari sensor arus masih layak untuk digunakan atau tidak. Dari analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa algoritma dapat mengikuti dapat memprediksi arus dan dapat mengestimasi SoC menggunakan Coulomb Counting.Kata Kunci : Deteksi kerusakan sensor; Battery Management System; Recursive Least Square; Kalman Filter; Deteksi Kesalahan]]>
Copyrights © 2021
