Estimasi Model Kapal Perang Korvet Kelas Sigma Menggunakan Metode KF-UMV-UI

Hermawan, Agretta Ertifari (2020) Estimasi Model Kapal Perang Korvet Kelas Sigma Menggunakan Metode KF-UMV-UI. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 06111540000030-Undergraduate_Thesis.pdf] Text
06111540000030-Undergraduate_Thesis.pdf

Download (4MB)

Abstract

Indonesia disebut dengan Negara Maritim (kepulauan) telah mendapatkan predikat sebagai salah satu Negara dengan kepulauan terbesar didunia. Dengan kondisi geografi tersebut, pertahanan Indonesia menjadi salah satu yang penting dalam usaha mempertahankankedaulatan, keutuhan, dan keselamatan wilayah NKRI dari ancaman dan gangguan dari luar. Untuk pertahanan negara dalam wilayah laut, kapal perang bisa menjadi salah satu solusi yang tepat. Kapal Perang Korvet Kelas SIGMA merupakan salah satu kapal perang yang dimiliki oleh Indonesia. Pada tugas akhir ini dilakukan estimasi terhadap keadaan dan unknown input yang berbentuk deterministic atau tidak dipengaruhi dengan variabel acak. Metode Kalman Filter based Unbiased Minimum Variance Estimation with Unknown Input (KF-UMV-UI) digunakan untuk mendapatkan solusi estimasi state dan unknown input dengan sistem waktu diskrit linear, dengan unknown input didefinisikan berada pada sistem tetapi nilai tidak diketahui dan tidak dapat diukur. Hasil simulasi dari penerapan algoritma KF-UMV-UI pada model dinamika Kapal Perang Korvet Kelas SIGMA 2 Degree of Freedom (DOF) bahwa nilai RMSE estimasi sudut yaw dan unknown input relatif kecil.
==================================================================================================================================
Indonesia is called the Maritime State (archipelago) has been awarded as one of the countries with the largest islands in the world. With these geographical conditions, Indonesia’s defense becomes one of the important ones in maintaining the sovereignty, integrity and safety of the Unitary Republic of Indonesia from threats and interference from outside. For national defense in the sea area, warships can be one right solution. Corvette Class SIGMA is one
of the warships owned by Indonesia. In this final project, an esti mation of the conditions and unknown inputs that are deterministic or not influenced by random variables is done. Kalman Filter based Unbiased Minimum Variance Estimation with Unknown In put (KF-UMV-UI) method is used to obtain a state and unknown input estimation solution with a linear discrete time system, with unknown input defined in the system but unknown and unknown val ues can be measured. The simulation results from the application of the KF-UMV-UI algorithm in the Corvette Class SIGMA 2 Degree of Freedom (DOF) dynamics model that the estimated RMSE values of yaw angles and unknown inputs are relatively small.

Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: RSMa 518.1 Her e-1 2020
Uncontrolled Keywords: KapalPerang Korvet Kelas SIGMA, Unknown Input, KF-UMV-UI, Pertahanan Negara, Corvet SIGMA, Unknown Input, KF-UMV-UI National Defense
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA402.3 Kalman filtering.
Divisions: Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Agretta Ertifari Hermawan
Date Deposited: 12 Mar 2025 06:18
Last Modified: 12 Mar 2025 06:18
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/74710

Actions (login required)

View Item View Item