BibTex Citation Data :
@article{Transmisi8773, author = {Andreas Surya dan Aris Triwiyatno dan Budi Setiyono}, title = {DESAIN KONTROLER GENETIC-FUZZY PADA MODEL AUTOMATIC-ANTILOCK BRAKING SYSTEM}, journal = {Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro}, volume = {17}, number = {3}, year = {2015}, keywords = {}, abstract = { Abstrak Automatic Antilock Braking System menawarkan sebuah solusi pilihan dibidang system keamanan pengereman kendaraan, khususnya mobil, untuk melakukan pengereman secara otomatis. Automatic antilock braking system mengukur slip roda sebagai variabel dikontrol dan torsi rem sebagai variable dimanipulasi. Dalam penelitian ini, didesain kontroler Genetic-Fuzzy untuk menjaga slip sesuai ratio slip referensi. Algoritma genetika diaplikasikan untuk mengoptimasi parameter himpunan keanggotaan fuzzy. Pengujian kondisi aspal kering, kontroler Genetic-Fuzzy berhasil mencapai pemberhentian sempurna pada jarak 15,52 m dan IAE sebesar 0,095, sedangkan kontroler Fuzzy mencapai pemberhentian pada jarak 15,45 m dan IAE sebesar 0,099. Pengujian kondisi aspal basah, kontroler Genetic-Fuzzy berhasil mencapai pemberhentian pada jarak 17,46 m dan IAE sebesar 0,0806, sedangkan kontroler Fuzzy mencapai pemberhentian pada jarak 17,39 m dan IAE sebesar 0,0802. Abstract The Automatic Antilock Braking System offers an optional solution in vehicle safety braking system, particularly cars to brake automatically. Automatic antilock braking system works to measure wheel slip as controlled variable and applies braking torque as manipulated variable. In this final assignment, Genetic-Fuzzy controller has been designed to maintain measured wheel slip fit to the reference slip. Genetic algoritm was applied to optimize a membership function parameter of fuzzy. In dry asphalt simulation, Genetic-Fuzzy controller has succeed to achieve perfect stoppage distance by 15,52 m and IAE value of 0,095, whereas the fuzzy controller achieved stoppage distance by 15,45 m and IAE value of 0,099. In wet asphalt simulation, Genetic-Fuzzy controller achieved stoppage distance by 17,46 m and IAE value of 0,0806, whereas the fuzzy achieved stoppage distance by 17,39m and IAE value of 0,0802. Keywords: Genetic Fuzzy, Genetic Algoritm, Fuzzy, Automatic Antilock Braking System }, issn = {2407-6422}, pages = {113--121} doi = {10.12777/transmisi.17.3.113-121}, url = {https://ejournal.undip.ac.id/index.php/transmisi/article/view/8773} }
Refworks Citation Data :
Abstrak
Automatic Antilock Braking System menawarkan sebuah solusi pilihan dibidang system keamanan pengereman kendaraan, khususnya mobil, untuk melakukan pengereman secara otomatis. Automatic antilock braking system mengukur slip roda sebagai variabel dikontrol dan torsi rem sebagai variable dimanipulasi. Dalam penelitian ini, didesain kontroler Genetic-Fuzzy untuk menjaga slip sesuai ratio slip referensi. Algoritma genetika diaplikasikan untuk mengoptimasi parameter himpunan keanggotaan fuzzy. Pengujian kondisi aspal kering, kontroler Genetic-Fuzzy berhasil mencapai pemberhentian sempurna pada jarak 15,52 m dan IAE sebesar 0,095, sedangkan kontroler Fuzzy mencapai pemberhentian pada jarak 15,45 m dan IAE sebesar 0,099. Pengujian kondisi aspal basah, kontroler Genetic-Fuzzy berhasil mencapai pemberhentian pada jarak 17,46 m dan IAE sebesar 0,0806, sedangkan kontroler Fuzzy mencapai pemberhentian pada jarak 17,39 m dan IAE sebesar 0,0802.
Abstract
The Automatic Antilock Braking System offers an optional solution in vehicle safety braking system, particularly cars to brake automatically. Automatic antilock braking system works to measure wheel slip as controlled variable and applies braking torque as manipulated variable. In this final assignment, Genetic-Fuzzy controller has been designed to maintain measured wheel slip fit to the reference slip. Genetic algoritm was applied to optimize a membership function parameter of fuzzy. In dry asphalt simulation, Genetic-Fuzzy controller has succeed to achieve perfect stoppage distance by 15,52 m and IAE value of 0,095, whereas the fuzzy controller achieved stoppage distance by 15,45 m and IAE value of 0,099. In wet asphalt simulation, Genetic-Fuzzy controller achieved stoppage distance by 17,46 m and IAE value of 0,0806, whereas the fuzzy achieved stoppage distance by 17,39m and IAE value of 0,0802.
Article Metrics:
Last update:
Last update: 2025-01-20 21:38:17
Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro dan Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro dan Editor berusaha keras untuk memastikan bahwa tidak ada data, pendapat, atau pernyataan yang salah atau menyesatkan dipublikasikan di jurnal. Dengan cara apa pun, isi artikel dan iklan yang diterbitkan dalam Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro adalah tanggung jawab tunggal dan eksklusif masing-masing penulis dan pengiklan.
Formulir Transfer Hak Cipta dapat diunduh di sini: [Formulir Transfer Hak Cipta Transmisi]. Formulir hak cipta harus ditandatangani dan dikirim ke Editor dalam bentuk surat asli, dokumen pindaian atau faks:
Dr. Munawar Riyadi (Ketua Editor)Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro, IndonesiaJl. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang 50275 IndonesiaTelepon/Facs: 62-24-7460057Email: transmisi@elektro.undip.ac.id
