Mekanisme Pengendalian Kecepatan Spin Giroskop Pada Sistem Self Balancing Bike

Hafidh, Mario Muhammad (2018) Mekanisme Pengendalian Kecepatan Spin Giroskop Pada Sistem Self Balancing Bike. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

[img]
Preview
Text
TugasAkhir_MarioMuhammad_02111240000122.pdf - Accepted Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Pada banyak penelitian, keseimbangan menjadi aspek yang paling disoroti dalam penggunaan sepeda. Posisi tubuh, kecepatan kayuh dan arah kendali stang sepeda mempengaruhi keseimbangan saat sepeda melaju. Masalahnya, keseimbangan yang merupakan kunci utama ini justru menjadi sebuah hambatan seseorang dalam mengendarai sepeda. Dalam beberapa kasus, ketidakseimbangan bahkan menjadi sumber penyebab kecelakaan sepeda. Maka, diperlukan sebuah mekanisme terotomatisasi yang mampu menjaga kondisi sepeda untuk tetap dalam keadaan seimbang pada saat statis maupun dinamis. Tugas akhir ini bertujuan untuk membuat sistem pengendalian yang berfungsi mengatur kecepatan giroskop sehingga mampu membantu menjaga keseimbangan sepeda. Mekanisme pengendalian keseimbangan sepeda yang teorotomasi dibuat dengan memanfaatkan efek putaran gyroscope untuk menjaga kestabilannya yang menggunakan motor DC brushless sebagai aktuatornya. Untuk menjaga keseimbangan maka besar kecepatan giroskop diatur menggunakan PID controller sehingga putarannya menyesuaikan sudut jatuhnya sepeda. Mekanisme ini memanfaatkan input error berupa sudut jatuhnya sepeda dari pembacaan sensor IMU MPU6050 yang kemudian diteruskan ke dalam mikrokontroller. Selanjutnya dilakukan proses tunning nilai Kp dan Ki sementara untuk mendapatkan nilai F terendah. Selanjutnya nilai Kp dan Ki yang relevan didapatkan melalui pembuatan sistem neural network yang akhirnya diinputkan kembali ke dalam mikrokontroller untuk mengatur kecepatan putar gimbal serta menjaga keseimbangan posisi sepeda. Keluaran yang dihasilkan dari tugas akhir ini adalah perancangan sistem kendali yang telah dibangun mampu mengendalikan prototype sepeda. Pada pengendalian PI-NN dapat mengurangi rata-rata overshoot sebesar 6,8178% menjadi 6,567% (turun 3,679%), menurunkan rise time sebesar 1,2555 detik menjadi 1,2166 detik (turun 3,069%) dan steady state error sebesar 0,543 derajat menjadi 0,246 derajat (15,15%). Kata kunci: sepeda; keseimbangan; gyroscope; neural network; proportional-integral-derivative control; mikrokontroller ========================================================= For many researches, balancing is one of important things in utilization on a bike. Stability on a body, velocity on a paddle bar and controlling direction on a handle bar are affecting balance on a bike. Bad balancing is one of the reasons accident involving bike. So, we need an automation mechanism taht could balance a bike while on static or dyanmics condition. The purpose in this final project is to control the gyroscope’s spin velocity, so it can help stabilizing the balancing of a bike. Balancing mechanism system on a self balancing bike is being created by using rotational effect on a gyroscope and using brushless DC as their actuator. For maintaining the balance, we control rotational speed of gyroscope using PID controller until the rotation is adjusting falling angle on bike. This mechanism utilitize error input in form in falling angle on a bike from the results on IMU MPU6050. This results is transferred to microcontroller an then we tunned the value of Kp and Ki for the purpose to get F as lowest possible. To get most relevant Kp and Ki value is by creating neural network system. Then, the value is inputting on microcontroller for controlling rotational speed on a gyroscope and maintain the balance of a bike. The results from this project are designed control system can balance the bike. On PI-NN controlling could minimize average overshoot from 6,8178% to 6,567% (down 3,6789%), minimizing rise time from 1,2555 second to 1,2166 second (down 3,069 %) and steady state error from 0,246o to 0,543o (down 15,15%). Key word: bike; balancing; gyroscope; neural network; proportional-integral-derivative control; microcontroller.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: keseimbangan; gyroscope; neural network; proportional-integral-derivative control; mikrokontroller
Subjects: T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ213 Automatic control.
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ230 Machine design
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ223 PID controllers
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Mechanical Engineering
Depositing User: Mario Muhammad Hafidh
Date Deposited: 28 Jun 2021 03:15
Last Modified: 28 Jun 2021 03:15
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/55455

Actions (login required)

View Item View Item