Path: Top > Tugas Akhir - D3 > 2017 > Jurusan Teknik Elektro > Program Studi Teknik Elektronika > 2019
Penyeimbang Robot Dua Roda Dengan Metode Linear Quadratic Gaussian (LQG)
Balancing Two-Wheeled Robot with Linear Quadratic Gaussian (LQG) Method
Tugas Akhir, 035 / 2019 / TELUndergraduate Theses from JBPTPPOLBAN / 2020-03-13 08:07:45
Oleh : Asep Hidayat - 161311037 (asephidayat88888@gmail.com)
Dibuat : 2020-03-13, dengan 4 file
Keyword : Penyeimbang robot dua roda, Inverted pendulum, LQG, Filter Kalman
Subjek : Balancing a two-wheeled robot, Inverted pendulum, LQG, Kalman Filter
Menyeimbangkan robot dua roda adalah proses mempertahankan keseimbangan di 0° dan tegak lurus terhadap permukaan bumi dibidang datar meskipun terdapat gangguan dari luar, contohnya dapat dijumpai pada segway. Prinsip kerja menyeimbangkan robot dua roda diambil dari dasar teori inverted pendulum yang merupakan masalah fundamental dalam sistem kendali. Menyeimbangkan robot dua roda dapat dikendalikan menggunakan berbagai metode kendali namun biasanya metode yang digunakan untuk mengendalikannya mengenyampingkan penggunaan daya sehingga tidak dapat bertahan untuk jangka waktu yang lama meskipun performa dari metode kendalinya dapat bekerja dengan baik, selain itu derau sensor dan derau proses yang dihasilkan pun cukup besar sehingga diperlukan tambahan sebuah filter. Metode Linear Quadratic Gaussian (LQG) adalah salah satu jenis optimal control yang selain memperhatikan performa kendali juga memperhatikan penggunaan daya, begitu pula derau dari pembacaan sensor dikurangi menggunakan Filter Kalman. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah robot dua roda dapat berdiri seimbang menggunakan parameter Q(1,1) = 1650, Q(2,2) = 25, R = 1, K1 = 46,5885, K2 = 6,2051 dengan nilai J-Function 1656,6, settling time 5,114s, Kalman gain 0-0,06, dan kemiringan maksimal -10° dan 10°. Ketika kemiringan melebihi nilai maksimal kemampuan sistem maka robot dua roda akan terjatuh karena tidak mampu untuk mempertahankan posisinya. Kata Kunci: Penyeimbang robot dua roda, Inverted pendulum, LQG, Filter Kalman.
Deskripsi Alternatif :Balancing a two-wheeled robot is the process of maintaining a balance at 0° and perpendicular to the earth's surface in a flat field even though there is interference from the outside, for example, it can be found on a segway. The working principle of balancing a two-wheeled robot is based on the inverted pendulum theory which is a fundamental problem in the control system. Balancing a two-wheeled robot can be controlled using various control methods but usually the method used to control it disregards the use of power so it cannot last for a long period of time even though the performance of the control method can work well, besides the sensor noise and noise generated process is sufficiently large so you need to add a filter. Linear Quadratic Gaussian (LQG) method is one of the optimal types of control which in addition to paying attention to performance control also pays attention to power usage, so noise from sensor readings is reduced using the Kalman Filter. The results obtained from this study are two-wheeled robots that can stand balanced using the parameters Q (1,1) = 1650, Q (2,2) = 25, R = 1, K1 = 46,5885, K2 = 6,2051 with values J-Function 1656,6, settling time 5,114s, Kalman gain 0-0,06, and maximum slope -10° and 10°. When the slope exceeds the maximum value of the system capability, the two-wheeled robots will fall because it is unable to maintain its position. Keywords: Balancing a two-wheeled robot, Inverted pendulum, LQG, Kalman Filter.
Beri Komentar ?#(0) | Bookmark
Properti | Nilai Properti |
---|---|
ID Publisher | JBPTPPOLBAN |
Organisasi | |
Nama Kontak | Erlin Arvelina |
Alamat | Jl. Trsn. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga |
Kota | Bandung |
Daerah | Jawa Barat |
Negara | Indonesia |
Telepon | 022 201 3789 ext. 168, 169, 239 |
Fax | 022 201 3889 |
E-mail Administrator | erlin.arvelina@polban.ac.id |
E-mail CKO | erlin.arvelina@polban.ac.id |
Print ...
Kontributor...
- Pembimbing 1: Feriyonika, S.T., M.Sc.Eng.
Pembimbing 2: Yana Sudarsa, BSEE., M.T., Editor: Erlin Arvelina
Download...
File : KELENGKAPAN TA - 161311037.pdf
(430996 bytes)
File : BAB 1 - 161311037.pdf
(261881 bytes)
File : BAB 2 - 161311037.pdf
(1828251 bytes)
File : BAB 5 - 161311037.pdf
(237953 bytes)