Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Teknologi keselamatan dan keamanan dalam berkendara telah berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir. Kemampuan ABS dalam menjaga roda agar tidak tergelincir, mengurangi jarak pengereman, serta menjaga agar kendaraan masih dapat dikendalikan menjadikan ABS sebagai salah satu sistem keselamatan yang paling penting untuk alat transportasi darat saat ini. Perkembangan teknologi terbaru dari sisi aktuator juga telah memungkinkan modulasi secara kontinu terhadap torsi pengereman, sehingga sistem pengereman aktif seperti ABS dapat diformulasikan menggunakan pengendalian klasik. Pada penelitian ini diajukan sebuah pengendali untuk ABS dengan pendekatan Model Predictive Control (MPC) agar mampu memberikan nilai torsi pengereman yang sesuai dengan nilai slip roda yang diinginkan. Model dinamik nonlinier setengah bagian mobil digunakan sebagai plant yang dikendalikan karena memberikan gambaran yang cukup lengkap mengenai dinamika pengereman, termasuk fenomena transfer beban dari roda belakang ke roda depan. Respons diskrit dari model ini kemudian dimodelkan dalam bentuk ruang keadaan dengan menggunakan metode Least Square. Model ruang keadaan ini kemudian digunakan dalam perancangan MPC. Nilai konstanta gesek ban terhadap jalan dihitung berdasarkan model Burckhardt yang merepresentasikan berbagai tipe jalan yang berbeda hanya dengan menggunakan tiga parameter. Slip roda dipilih sebagai variabel yang dikendalikan karena secara dinamik lebih robust jika dibandingkan dengan pengendalian perlambatan roda. Pengendali MPC yang dirancang mampu memberikan pengereman yang optimal di kondisi jalan aspal kering, aspal basah dan es.

---

Over the past half-century, vehicle safety technology has evolved considerably. Antilock braking system (ABS) is now one of the most important active safety system for road vehicles since it prevents the wheels from locking up and reduces the total braking distance while retaining drivability during braking. Recent technological advances in actuators have enabled a continuous modulation of the braking torque, thereby allowing us to formulate active braking control as a classical regulation problem.

The main objective of this research is to develop a controller for ABS based on Model Predictive Control (MPC) strategy, which allows the desired wheel slip to be reached and improves the vehicle?s braking distance in any road condition. A double-corner vehicle is employed as the controlled plant since it provides a sufficiently rich description of the braking dynamics, including the load transfer phenomena.

Discrete responses of this model are identified using Least Square method to reproduce the model in a state-space form as the main component of MPC design. As for the tyre-road friction model in this research, the Burckhardt friction model will be employed, as it only has three parameters to model many different tyre-road friction conditions. Wheel slip is chosen as the controlled variable since its dynamics is more robust than speed deceleration control. The designed MPC is able to perform optimal braking in dry asphalt, wet asphalt, and icy road condition"

"Teknologi yang sedang digunakan untuk mengoptimalkan pengereman ini merupakan Anti Lock Braking System (ABS). Teknologi ini menggunakan referensi rasio slip secara longitudinal pada roda dimana variabel ini mempunyai pengaruh terhadap koefisen gesek yang menyebabkan gaya gesek antara ban dan jalan menjadi maksimal. Rasio slip merupakan fungsi perbandingan kecepatan kendaraan dengan kecepatan roda dikalikan dengan jar-jari roda. Pengukuran kecepatan longitudinal kendaraan secara konvensional menggunakan perkalian radius roda dengan kecepatan angular roda yang dapat secara mudah diukur dengan sensor encoder. Akan tetapi metode ini mempunyai kelemahan yaitu tidak validnya kecepatan longitudinal yang didapat ketika kendaraan tetap melaju tetapi roda mengalami keadaan terkunci saat pengereman terjadi. Maka dari itu diperlukan adanya estimasi terhadap variabel kecepatan longitudinal kendaraan agar perhitungan rasio slip dapat dilakukan. Estimasi dilakukan menggunakan observer Adaptive Kalman Filter (AKF). Pada algoritma adaptif yang diusulkan adalah dengan memodifikasi gain pada algoritma Kalman filter konvensional. Gain dimodifikasi berdasarkan keadaan dari roda kendaraan saat terjadinya rasio slip berlebih atau ban yang terkunci dimana data dari akselerometer digunakan sepenuhnya. Desain observer ini menggunakan persamaan pengukuran dari kecepatan kendaraan yang diukur dari roda kendaraan dan masukan yang merupakan data dari akselerometer. Dengan adanya kombinasi dari dua pengukuran ini dapat diperoleh hasil yang optimal dimana terdapat kelebihan dari masing-masing sensor yang mengkompensasi kelemahan dari masing-masing sensor tersebut. Simulasi percobaan dilakukan menggunakan model half car dengan pengendali Proportional Integral (PI) dan Model Predictive Control (MPC) pada kondisi jalan aspal basah dan kering. Hasil estimasi terbaik didapatkan pada percobaan pengereman pada aspal basah dengan nilai cost function 0.002015.

---

The technology that being used to optimize the braking is an Anti-Lock Braking System (ABS). The technology uses a reference of longitudinal slip ratio on wheels in which these variables have an influence on the coefficient of friction that causes frictional forces between the tire and the road becomes maximum. This is because that slip ratio is a function of the longitudinal vehicle velocity that can not be measured directly. Measurement of longitudinal velocity of the vehicle using a conventional radius multiplication wheels with wheel angular velocity that can be easily measured by the encoder sensor. However, this method has the disadvantage that the invalidity of the longitudinal speed obtained when the vehicle may have run but the wheels are over slip or the current state of the wheels are locked due to braking occurs. Thus it is necessary to estimate the variable speed of the vehicle that the longitudinal slip ratio calculation can be done. Estimation was performed using Adaptive Kalman Filter (AKF) observer.

In the proposed adaptive algorithm is to modify the gain on conventional Kalman Filter algorithm. Gain is modified based on the state of the vehicle when the wheels are over slip locked then data from the accelerometer is fully used. The observer design using equation measurements of measured vehicle speed from the wheels of the vehicle and input observer is the data from the accelerometer. With the combination of these two measurements can be obtained optimal results where the advantages of each of the sensors can compensate for the weaknesses of each of these sensors. The simulation of system use the half car model with Proportional Integral (PI) and Model Predictive Control (MPC) controller on dry and wet asphalt for road condition. The best result of estimation achieved by simulation on wet asphalt with cost function value 0.02105."

"Pengujian electronic control unit ECU secara langsung pada kendaraan roda empat memiliki beberapa isu diantaranya faktor keamanan dan biaya. Oleh karenanya, diajukan metode pengujian Hardware In the Loop Simulation HILS. Divais yang diuji yaitu ECU Antilock Braking System ABS, dimana algoritma kendali yang diajukan adalah Model Predictive Control MPC dan sebagai pembanding digunakan algoritma Hysterisis Control. Platform Hardware-In-the Loop HILS yang digunakan pada penelitian ini berbasis NI Labview CompactRIO 9081, sedangkan untuk ECU menggunakan Texas Instrument RM48. Keduanya dihubungkan oleh sistem Data Acquisition DAQ. Model dari kendaraan roda empat pada penelitian ini dihasilkan dari perangkat lunak Carsim, prosedur pengereman juga dapat disimulasikan dengan Carsim. Dari hasil yang diperoleh, pengereman dengan pengendali mampu memperpendek jarak pengereman dan juga menjaga steerability dari kendaraan tidak hilang dibandingkan dengan pengereman tanpa kendali ABS.

---

Testing under development electronic control unit ECU directly to four wheeled vehicles have a number of issues, including safety and financial. Therefore, Hardware in the loop simulation HILS method has been proposed. Device under test is ECU for Antilock braking system ABS, wherein the proposed control algorithm was Model Predictive Control MPC and Hysterisis Control as a comparison. Platform for hardware in the loop simulation HILS were used in the research based on Labview NI CompactRIO 9081, while the ECU was using Texas Instrument RM48. Both of them were connected by Data Acquisition DAQ system. The model of four wheel vehicles resulted from Carsim Car Simulation. Not only model but also braking situation can be simulated by Carsim. From the result, controller able to shorten the braking distance and maintain steerabilitiy of vehicle compare to vehicle without ABS."

"Salah satu komponen penting dalam kendaraan adalah sistem pengereman. Fungsi utama dari sistem pengereman adalah memberikan deselerasi sehingga dapat memberhentikan laju kendaraan. Bagian penting dari komponen pengereman salah satunya adalah kampas rem. Namun unttuk mengetahui kondisi fisik dari kampas rem perlu dilakukan pembongkaran komponen roda dan rem. Sehingga salah satu tahap awal pengembangan adalah dibuatnya sebuah aplikasi yang dapat melakukan prediksi sisa umur dari kampas rem tersebut tanpa harus melakukan pembongkaran. Namun aplikasi tersebut belum 100% sempurna, perlu adanya verifikasi hasil yang dapat membuktikan bahwa aplikasi siap digunakan. Maka dari itu penelitian kali ini akan melakukan verifikasi aplikasi tersebut melalui pendekatan pemantauan kondisi fisik dari kampas rem itu sendiri. Selain itu pada penelitian kali ini, penulis akan mencoba mencari hubungan antara perilaku berkendara dengan pengaruhnya terhadap laju aus kampas rem. Setelah dilakukan pengujian jalan dengan 3 perilaku berkendara berbeda, didapatkan hasil bahwa pengendara dengan perilaku eco akan terjadi aus sebesar 0.42%, perilaku normal sebanyak 1.65% dan perilaku sport sebanyak 44.96% dari tebal kampas rem semula. Terdapat hasil yang signifikan pada perilaku berkendara sport karena pada perilaku ini tekanan dan suhu pengereman akan sangat tinggi jika dibandingkan dengan eco dan normal. Selain itu juga diketahui bahwa masih terdapat salah alur perhitungan pada program yang dijalankan pada aplikasi dengan faktor koreksi sebesar 33.37. Setelah dilakukan koreksi pada program, faktor koreksi menjadi 0.99. Faktor koreksi ini adalah rasio perbandingan dengan hasil prediksi umur kampas rem berdasarkan pengamatan langsung perubahan ketebalan kampas rem hasil uji jalan.

---

One important component in a vehicle is the braking system. The main function of the braking system is to provide deceleration so as to stop the vehicle speed. One important part of the braking component is the brake lining. But to know the physical condition of the brake lining, it is necessary to dismantle the wheel and brake components. So that one of the initial stages of development is to make an application that can predict the remaining life of the brake lining without having to do the demolition. However, the application is not 100% perfect, it is necessary to verify the results that can prove that the application is ready to use. Therefore this study will verify the application with the physical condition monitoring approach of the brake lining itself. In addition, in this study, the author will try to find a relationship between driving behavior and its effect on the wear rate of the brake lining. After testing the road with 3 different driving behaviors, it was found that the driver with eco behavior would consume 0.42%, normal behavior as much as 1.65% and sport behavior as much as 44.96% of the thickness of the original brake lining. There is a significant result in sports driving behavior because in this behavior the braking pressure and temperature will be very high when compared to eco and normal. In addition, it is also known that there is still a wrong calculation flow in the program running in the application with a correction factor of 33.37. After making corrections to the program, the correction factor becomes 0.99. This correction factor is the ratio of the ratio with the results of prediction of the age of the brake lining based on direct observation of changes in the thickness of the brake lining on the results of the road test."

"This fundamental work explains in detail the driver assistance systems for active safety and driver assistance, considering both their structure and their function. These include the well-known standard systems such as Anti-lock braking system (ABS), Electronic Stability Control (ESC) or Adaptive Cruise Control (ACC). But it includes also new systems for protecting collisions protection, for changing the lane, or for convenient parking.The book aims at giving a complete picture focusing on the entire system. First, it describes the components which are necessary for assistance systems, such as sensors, actuators, mechatronic subsystems, and control elements. Then, it explains key features for the user-friendly design of human-machine interfaces between driver and assistance system. Finally, important characteristic features of driver assistance systems for particular vehicles are presented: Systems for commercial vehicles and motorcycles."