Implementasi Adaptive Exogenous Kalman Filter Non-Linear Model Predictive Control (AXKF-NMPC) pada Kendali Gerak Kapal dengan Mempertimbangkan Kesalahan Aktuator

Jannah, Luluk Wardatul (2025) Implementasi Adaptive Exogenous Kalman Filter Non-Linear Model Predictive Control (AXKF-NMPC) pada Kendali Gerak Kapal dengan Mempertimbangkan Kesalahan Aktuator. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6002231016-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 20 January 2027. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Sistem kendali pada kapal tanpa awak memegang peranan penting dalam operasi gerak kapal. Salah satu komponen penting dalam kendali gerak kapal adalah aktuator. Aktuator merupakan komponen sistem kendali yang dapat mengubah sinyal kendali menjadi gerakan fisik, seperti menggerakkan kemudi (rudder dan propeller), mengatur kecepatan mesin, dan juga yang lainnya. Oleh sebab itu, kesalahan pada aktuator dapat menyebabkan gangguan pada sistem operasi kapal dan penurunan performa pada kemampuan manuver kapal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini dibuat untuk merancang desain kendali kapal tanpa awak dengan mempertimbangkan kesalahan aktuator menggunakan metode Adaptive Exogenous Kalman Filter (AXKF) dan Non-Linear Model Predictive Control (NMPC). Metode tersebut melibatkan pembuatan model matematika gerak kapal Perang Extended Korvet Sigma dengan dua derajat kebebasan (sway dan yaw), yang kemudian diintegrasikan dengan AXKF untuk estimasi kesalahan aktuator dan variabel state. Hasil estimasi state digunakan dalam perhitungan nilai output. Kemudian, dilanjutkan penerapan NMPC untuk mengoptimalkan kendali kapal. Hasil dari penerapan kendali AXKF-NMPC yaitu kapal dapat bergerak sesuai dengan lintasan yang seharusnya dengan mengkompensasi adanya kesalahan aktuator. Lintasan kendali gerak kapal menghasilkan nilai RMSE yang kecil, yang berarti hasil akurat. Namun, AXKF-NMPC hanya mampu mengkompensasi tingkat kesalahan aktuator yang bernilai kurang dari sama dengan 0.4. Hal ini dikarenakan batasan sudut rudder yang diberikan maksimum bernilai 35◦. Oleh sebab itu, metode ini kurang akurat untuk kesalahan aktuator tingkat tinggi.
====================================================================================================================================
The control system for unmanned ships plays a crucial role in their motion operations. One of the essential components in ship motion control is the actuator. Actuators are control system components capable of converting control signals into physical movements, such as steering the rudder and propeller, adjusting engine speed, and more. Therefore, actuator failures can disrupt the ship’s operational system and degrade its maneuverability performance. To address these issues, this study aims to design a control system for unmanned ships that accounts for actuator faults using the Adaptive Exogenous Kalman Filter (AXKF) and Non-Linear Model Predictive Control (NMPC) methods. The proposed approach involves developing a mathematical model of the Sigma Extended Corvette warship motion with two degrees of freedom (sway and yaw), which is then integrated with AXKF for actuator fault estimation and state variable estimation. The state estimation results are utilized in calculating output values. Subsequently, NMPC is applied to optimize ship control. The implementation of the AXKF-NMPCcontrol system enables the ship to follow the intended trajectory by compensating for actuator faults. The resulting motion control trajectory achieves a low RMSE value, indicating high accuracy. However, the AXKF-NMPC method is only capable of compensating for actuator faults up to a level of 0.4, due to the maximum rudder angle constraint of 35◦. Therefore, this method is less effective for handling high levels of actuator faults.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Adaptive Exogenous Kalman Filter (AXKF), Kendali Kapal Extended Korvet Sigma, Kesalahan Aktuator, Non-linear Model Predictive, Adaptive Exogenous Kalman Filter (AXKF), Sigma Extended Corvette Ship Motion Control, Actuator Faults, Non-linear Model Predictive
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA402.3 Kalman filtering. Q Science > QA Mathematics > QA76.9.F38 Fault-tolerant computing
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Luluk Wardatul Jannah
Date Deposited:	01 Feb 2025 08:15
Last Modified:	01 Feb 2025 08:15
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/117349

Actions (login required)

View Item