Estimasi Kesalahan Aktuator pada Rudal Menggunakan Metode Adaptive Extended Kalman Filter

Erlangga, Lintang Putra (2024) Estimasi Kesalahan Aktuator pada Rudal Menggunakan Metode Adaptive Extended Kalman Filter. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5002201046-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Saat ini teknologi berkembang cukup pesat, tak terkecuali bidang pertahanan dan keamanan. Salah satu peralatan dari perkembangan teknologi adalah rudal.Rudal adalah adalah senjata yang di desain untuk penerbangan atmosfir dengan serangan yang tepat atau presisi pada target. Rudal diharuskan bergerak dari suatu tempat dengan tujuan atau target yang ditentukan. Keberhasilan rudal sangat bergantung pada aktuator. Aktuator adalah alat yang menggerakkan atau mengendalikan sebuah sistem.Dalam situasi nyata, terdapat kasus rudal tidak tepat sasaran dikarenakan adanya kesalahan aktuator. Oleh karena itu perlu adanya estimasi untuk meminimalisir rudal yang tidak tepat sasaran. Tujuan dari estimasi kesalahan aktuator pada rudal adalah untuk membantu dalam mengidentifikasi kesalahan aktuator, sehingga dapat dilakukan perbaikan, selain itu adalah untuk optimisasi kinerja. Dalam Tugas Akhir ini, metode yang digunakan untuk mengestimasi kesalahan pada aktuator rudal adalah Adaptive Extended Kalman Filter. Adaptive Extended Kalman Filter dapat memodelkan sistem dinamik non linear, sehingga lebih fleksibel daripada Kalman Filter. Dalam penerapan Adaptive Extended Kalman Filter, terdapat noise pada sistem dan pengukuran. Simulasi akan dilakukan mengunakan perangkat lunak MATLAB. Simulasi dilakukan dengan dua skema. Untuk skema yang pertama adalah terdapat variasi nilai faktor pelupa. Nilai faktor pelupa yang digunakan adalah 0.85,0.90,0.95. Sedangkan untuk skema dua terdapat variasi nilai kesalahan dan waktu kesalahan. Berdasarkan simulasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa untuk skema pertama, nilai faktor pelupa = 0.95 memiliki RMSE terkecil yang artinya nilai faktor pelupa = 0.95 memiliki tingkat akurasi paling baik dibandingkan lainya. Sedangkan untuk skema kedua terdapat variasi kesalahan dengan nilai faktor pelupa yang digunakan adalah 0.95. Hasil dari simulasi menunjukkan bahwa meskipun nilai kesalahan dan waktu kesalahan dirubah- ubah, metode Adaptive Extended Kalman Filter dapat mengestimasi kesalahan dengan baik
============================================================
Technology is currently evolving rapidly, including the field of defense and security. Missile is example of the product on technological development. Missile is a weapon thats designed for atmospheric flight with pinpoint and precise attack on the target. The succession of missile is highly dependent on its actuator. Actuators are tools that move or control a system. In real life situations, there are several cases that missile didnt hit the target accurately because of actuators fault. Therefore, it is necessary to do estimation in order to minimize the chance of missile missing the target. Purpose of actuator error estimation on missile is to help identifying actuator error so that improvements and performance optimization can be done. On this final project, method used to estimate error on missile actuator is Adaptive Extend Kalman Filter. This method can model non linear dynamic systems, making it more flexible than Kalman Filter method. In the application, there is noise in the system and measurements. Simulation will be carried out using MATLAB software. Simulation will be done with two scheme. For the first scheme, variation in the forgetting factor value will be deployed. Value of forgetting factor that is used are 0.85, 0.90, and 0.95. For the second scheme, there is variations in the error value and error time. The simulation result shows that on the first scheme, the value of forgetting factor produced the smallest RMSE which means that it has the highest accuracy compared to other forgetting factor values. As for the second scheme, variation of error with the value of fogetting factor qual to 0.95 is used. Simulation results show that even though the error values and time error is changed, Adaptive Extended Kalman Filter method can estimate error well.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Aktuator rudal, Estimasi kesalahan, Adaptive Extended Kalman Filter ============================================================ Missile Actuator, Fault Estimation, Adaptive Extended Kalman Filter
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA402.3 Kalman filtering.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Lintang Putra Erlangga
Date Deposited:	05 Aug 2024 08:13
Last Modified:	05 Aug 2024 08:13
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/111185

Actions (login required)

View Item