DESAIN KONTROLER GENETIC-FUZZY PADA MODEL AUTOMATIC-ANTILOCK BRAKING SYSTEM

*Andreas Surya -  Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jalan Prof. Sudharto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang 50275, Indonesia, Indonesia
Aris Triwiyatno -  Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jalan Prof. Sudharto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang 50275, Indonesia, Indonesia
Budi Setiyono -  Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jalan Prof. Sudharto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang 50275, Indonesia, Indonesia
##plugins.themes.mpgUndip.submission.published##: 9 Jul 2015.
Akses Terbuka
Sari

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

Other format:

Article Metrics:

Article Info
Bagian: Artikel Jurnal
Bahasa: EN
Teks Lengkap:
Statistik: 110 174