Joesoep, Benny Adijaya (2015) Perancangan Kontroler Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Feedforward Yang Mengoptimalkan PID Untuk Electromagnetic Anti-Lock Braking System (ABS) Pada Kendaraan Listrik. Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2211100064-Undergraduate Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Anti-lock braking system (ABS) adalah salah satu teknologi dalam
sistem keselamatan mobil yang mencegah roda terkunci saat pengemudi
melakukan pengereman mendadak atau menekan pedal rem sangat kuat.
Roda yang terkunci berarti slip antara kecepatan putar roda dengan
kecepatan longitudinal mobil bernilai 1. Pada saat roda terkunci, daya
manuver mobil menjadi berkurang sehingga sulit dikemudikan oleh
pengemudi. ABS dapat mempertahankan daya manuver mobil pada saat
pengereman dengan cara mengontrol slip roda agar tetap berada pada nilai
0,2, karena pada saat itu nilai koefisien gesek jalannya terbesar, dan mobil
masih mudah untuk dikemudikan. Pada kendaraan listrik, pengereman
dapat dilakukan dengan rem elektromagnetik sehingga memungkinkan
menggunakan kontroler PID untuk menggantikan kontroler bang – bang
yang umum digunakan pada ABS. Sayangnya kontroler PID
menghasilkan performa yang kurang bagus ketika diterapkan pada ABS,
akibat efek non-linear koefisien gesek jalan terhadap slip roda. Untuk
meningkatkan performa kontroler PID digunakan inverse neural model
plant untuk mengoptimalkan masukan sinyal referensi slip. Pada Tugas
Akhir ini, metode kontrol jaringan saraf tiruan berbasis feedforward yang
mengoptimalkan kontroler PID terbukti dapat memperbaiki respon
transient plant. Settling time plant ± 0,5 % menjadi lebih cepat sepuluh
kali jika dibandingkan dengan kontroler PID. Pengujian terhadap metode
kontrol ini dilakukan pada software MATLAB Simulink dengan
memperhatikan dinamika dari simulator ABS.
=======================================================================================================
Anti-lock braking system (ABS) is one of the technology in car safety
system to prevent wheels locking when the driver suddenly braking or
press the brake pedal strongly. When the wheels locking slip’s value
between angular speed and longitudinal car’s speed will be one, and
manuver ability of the car will be decrease, so car difficult to steer. ABS
can mantain manuver ability of the car when braking by control the slip’s
value become 0.2, because at that time road friction coefficient will be
greatest and the car still easy to steer. In electric vehicle, we use
electromagnetic brake, so we can use PID’s controller to replace bangbang
controller which mostly used in commercial ABS. Unfortunately
PID controller lead to limitied performance when applied to ABS, due the
non-linear effect of road friction coefficient and slip. In order to improve
the perfomance of PID controller, i used inverse neural model plant to
optimize the reference input slip. In this final project, artificial neural
network-based feedforward which optimize PID controller is approved
can improve the transient response of the plant. Settling time ± 0.5 % of
the plant can be faster ten times than PID controller. The test of control
method which is used in this final project tested in MATLAB Simulink with
regard the dynamics of ABS simulator.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSE 006.32 Joe p |
| Uncontrolled Keywords: | ABS, inverse neural model plant, PID, simulator ABS |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science) |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Mr. Tondo Indra Nyata |
| Date Deposited: | 03 Jan 2019 02:16 |
| Last Modified: | 03 Jan 2019 02:16 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/60132 |
Actions (login required)
 |
View Item |