1
PERANCANGAN SISTEM SUSPENSI AKTIF NONLINEAR
TIPE PARALEL DENGAN KENDALI
HYBRID
FUZZY PID
PADA MODEL KENDARAAN SEPEREMPAT
Dikki Tesna Santosa1, Sumardi2, Aris Triwiyatno2Laboratorium Teknik Kontrol Otomatik, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,
Jl. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang, Indonesia
Abstract − The suspension system plays very important criteria for safety and comfort in driving. In other words, a good suspension system should be able to improve the comfort and safety for passengers in the drive. The suspension system must be able to minimize the vertical acceleration of the vehicle body and suspension deflection with respect to the uncertain road surfaces in order to improve passenger comfort and safety. Active suspension system is divided into two types namely series and parallel.
In this study hybrid fuzzy PID control is an optimization mechanism that is used to analyze the nonlinear active suspension system of the parallel type. Fuzzy control output will be summed with the PID control output value of Kp, Ki and Kd is determined by the method of trial and error. Then does the search input actuator (Gu) with the aim of minimizing the average deflection of the suspension and the maximum vertical acceleration of the suspension. The result of the design was tested with several models of interference signals are represented by the model step, bumps, sinusoidal and random.
Based on simulations using Matlab show that the active suspension system is designed to have safety, comfort and durability is relatively better than the passive suspension at a frequency of 0 Hz to 20 Hz. On a unit step input to the vehicle body deflection reduction of 15.71 cm to 12.57 cm and steady time faster than 2.71 seconds to 0.51 seconds. On the mound disturbance gives a decrease of 13.15 cm to 12.07 cm and steady time faster than 3.51 seconds to 1.05 seconds. When random
disturbances, the maximum acceleration can be reduced from 79.7479 m/s2 to 63.6814 m/s2.
Keywords − Active Suspension, Fuzzy PID, Nonlinear, Paralel Type.
I. PENDAHULUAN
Sistem suspensi otomotif merupakan salah satu komponen penting pada suatu kendaraan. Dua faktor penting yakni kenyamanan dan interaksi jalan merupakan hal yang bertentangan satu sama lain yang harus dikompromikan. Sistem suspensi dapat dikategorikan ke dalam
sistem suspensi pasif, semi aktif, dan aktif menurut masukan daya eksternal ke sistem. Saat ini suspensi aktif ditandai dengan aktuator hidrolik yang ditempatkan secara seri (low bandwith) atau paralel (high bandwith) dengan peredam dan pegas[1].
Penambahan sistem aktif memiliki potensi meningkatkan kenyamanan dan keamanan berkendara. Sebuah sistem suspensi kendaraan yang baik harus mengurangi munculnya perpindahan massa bersama-sama dengan percepatan dan memberikan defleksi yang sesuai untuk mempertahankan roda pada kontak jalan. Hal ini membantu untuk meningkatkan kenyamanan berkendara dan manuver kendaraan[2].
A. Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah merancang model sistem suspensi aktif nonlinear yang optimal untuk tipe paralel (high bandwith) dengan kendali hybrid fuzzy PID yang diberi penguatan (Gu) untuk mencari nilai masukan model aktuator sehingga meminimalkan rata-rata defleksi suspensi dan percepatan maksimum vertikal badan kendaraan.
B. Pembatasan Masalah
Dalam penelitian ini penulis membatasi permasalahan sebagai berikut :
1. Model suspensi dengan komponen penyusunnya nonlinear.
2. Model suspensi memiliki 2 derajat kebebasan.
3. Parameter model suspensi sudah pernah dilaksanakan penelitian[9].
4. Gangguan ditentukan terlebih dahulu. 5. Nilai parameter yang dioptimalkan adalah
masukan aktuator (Gu) dan waktu konstan aktuator (T).
6. Aplikasi suspensi untuk mengoptimalkan performansi kendaraan.
1
Mahasiswa Teknik ElektroUNDIP 2
II. DASAR TEORI
Dasar teori untuk sistem kendali hybrid untuk sistem suspensi aktif mencakup :
A. Sistem Suspensi
Sistem suspensi otomotif merupakan salah satu komponen penting pada suatu kendaraan. Tujuan penggunaan suspensi adalah untuk mengisolasi badan kendaraan dari gangguan eksternal yang berasal dari permukaan jalan yang tidak teratur dan gangguan internal dari menikung, akselerasi atau perlambatan. Menurut masukan daya eksternal, sistem suspensi dikategorikan menjadi pasif, semi-aktif, dan aktif[14].
Gambar 1 Sistem suspensi[11].
B. Kendali PID
Kendali PID merupakan gabungan dari tiga macam pengendali, yaitu kontroler proporsional (Proportional Controller), kontroler integral (Integral Controller), dan kontroler turunan (Derivative Controller). Tujuan dari penggabungan ketiga macam pengendali tersebut adalah untuk memperbaiki kinerja sistem di mana masing-masing kontroler akan saling melengkapi dan menutupi dengan kelemahan dan kelebihan masing-masing. Gambar 2 menunjukkan diagram blok kontroler PID ideal.
Gambar 2 Sistem suspensi.
Keluaran kontroler PID merupakan jumlahan dari keluaran kontroler proporsional, keluaran kontroler integral, dan keluaran kontroler derivatif. Persamaan (1) memperlihatkan bentuk umum PID ideal
dependent sedangkan persamaan (2) merupakan PID ideal independent :
(1)
Sementara untuk persamaan PID ideal independent :
(2)
C. Kendali Logika Fuzzy
Struktur dasar pengendali logika fuzzy terdiri dari 4 komponen utama yaitu[4] : 1. Unit fuzzifikasi
2. Basis pengetahuan
3. Mekanisme pertimbangan fuzzy 4. Unit defuzzifikasi
Gambar 3 memperlihatkan komponen-komponen utama pengendali logika fuzzy berupa struktur dasar.
Gambar 3 Struktur dasar logika fuzzy. D. Kendali Fuzzy PID
Kendali fuzzy PID pada literatur dapat diklasifikasikan ke dalam 3 kategori besar, yakni tipe direct action, tipe fuzzy gain scheduling, dan tipe hybrid fuzzy PID (Yesil et al. 2003, Akbiyik et al. 2005). Gambar 4 menunjukkan, struktur umum diagram kendali tipe hybrid.
Gambar 4 Diagram blok kendali hybrid fuzzy PID. Kendali hybrid merupakan gabungan dari kedua jenis kendali penyusunnya. Persamaan keluaran dari kendali hybrid sebagai berikut[17]:
UHIBRID = f(e).UPID + (1-f(e)).UFUZZY (3) atau
UHIBRID = (1-f(e)).UPID + f(e).UFUZZY (4)
III. PERANCANGAN
Perancangan menggunakan program bantu Matlab 10 buatan The MathWorks.
A. Suspensi Aktif
Pada penelitian ini, plant suspensi aktif yang digunakan adalah suspensi aktif tipe paralel.
Dikarenakan suspensi aktif merupakan suspensi pasif yang diberi aktuator maka untuk perancangan suspensi aktif tidak jauh beda.
Gambar 5 Suspensi aktif tipe paralel. Dengan keterangan sebagai berikut : Mb : massa badan kendaraan (body) Mw : massa roda (wheel)
C : koefisien redaman peredam K : koefisien kekakuan pegas badan Kt : koefisien kekakuan roda
U : gaya keluaran aktuator R : permukaan jalan Z : posisi massa roda
Zw : posisi massa badan kendaraan Zd : posisi aktuator
Dengan menggunakan karakteristik komponen suspensi pasif, didapatkan persamaan differensialnya sebagai berikut :
!" # $% !" & (5) ' ( !" # $% !" & (6) B. Perancangan Aktuator
Pada bagian aktuator digunakan model orde satu yang persamaan differensial dinamika aktuator (waktu konstan T) sebagai berikut.
& + & = &) (7)
& = – (8)
Keterangan persamaan (7) dan (8) sebagai berikut :
& : keluaran aktuator &) : masukan aktuator : waktu konstan aktuator
C. Perancangan Kendali Hybrid Fuzzy PID Seperti yang telah dijelaskan dimana kendali hybrid fuzzy PID merupakan gabungan antara kendali Fuzzy dan PID yang berdiri sendiri.
1) Kendali PID
Penalaan konstata kendali PID ini dibagi menjadi dua yaitu perancangan konstanta PID tunggal atau berdiri sendiri dan perancangan konstanta PID sistem secara hybrid. Dari beberapa penalaan yang telah dilakukan maka didapatkan parameter konstanta PID paling optimal, yaitu Kp = 1, Ki = 1 dan Kd = 8.
2) Kendali Fuzzy
Fungsi keanggotaan yang digunakan pada perancangan ini adalah segitiga sebanyak masing-masing 5 buah untuk Error, dError dan Control Action.
(a) Error
(b) dError
(c) Control action
Gambar 6 Fungsi keanggotaan Error, dError, dan Control action.
Aturan dasar (rule base) yang dipakai pada penelitian ini adalah aturan yang berjumlah 25 buah yang merupakan kombinasi dari fungsi keanggotaan Error, dError, dan Control action yang masing-masing berjumlah lima buah.
3) Kendali Hybrid Fuzzy PID
Mekanisme perancangan kendali hybrid fuzzy PID sebagai berikut.
Gambar 7 Struktur kendali hybrid fuzzy PID.
D. Perancangan Sistem Keseluruhan
Sistem kontrol yang dipakai adalah sistem kendali hybrid fuzzy PID dengan konfigurasi paralel yang secara umum disajikan dalam bentuk diagram blok seperti yang tampak pada Gambar 8.
Gambar 8 Diagram blok sistem suspensi aktif.
IV. SIMULASI DAN ANALISIS Pengujian dilakukan dengan memberikan masukan atau gangguan sebagai berikut.
A. Tanggapan Sistem dengan Masukan Tangga Satuan (Step)
Pada simulasi, dilakukan dilakukan simulasi saat sistem suspensi baik pasif maupun aktif yang telah dirancang diberi gangguan berupa sinyal tangga satuan.
Gambar 9 Trayektori badan kendaraan terhadap masukan tangga satuan.
Gambar 9 menunjukkan bahwa badan kendaraan akan stabil setelah 2,71 detik untuk suspensi pasif, sedangkan untuk suspensi aktif waktu mantapnya mengalami penurunan yakni 0,51 detik. Sama halnya dengan harga pucak yang mengalami penurunan yaitu suspensi pasif memiliki harga puncak 15,71 cm sedangkan pada suspensi aktif memiliki harga puncak 12,57 cm. Dilihat dari tanggapan steady state,
besarnya IAE (Integral Area Error) pada suspensi pasif sebesar 0,0421 sedangkan suspensi aktif sebesar 0,0118.
B. Tanggapan Sistem dengan Gangguan Gundukan (Polisi Tidur)
Pada simulasi ini, sistem akan diberi gangguan berupa gundukan yang dibuat dari sinyal sinusoida yang diambil setengah perioda, sebagai berikut :
* +,-. /01234 56 6 5 ,-7
,4 89"!:9;""89 < (9)
Dengan adalah perioda getaran yang besarnya 1 detik dan 5 = 0 detik adalah waktu ketika gundukan mulai dirasakan oleh roda kendaraan.
Gambar 10 Trayektori badan kendaraan terhadap gangguan gundukan.
Gambar 11 Trayektori percepatan vertikal badan kendaraan terhadap gangguan gundukan.
Gambar 10 menunjukkan bahwa badan kendaraan akan stabil setelah 3,51 detik untuk suspensi pasif, sedangkan untuk suspensi aktif waktu mantapnya mengalami penurunan yakni 1,05 detik. Sama halnya dengan harga pucak yang mengalami penurunan yaitu suspensi pasif memiliki harga puncak 13,15 cm sedangkan pada suspensi aktif memiliki harga puncak 12,07 cm. Dilihat dari tanggapan steady state, besarnya IAE (Integral Area Error) pada suspensi pasif sebesar 0,0751 sedangkan suspensi aktif sebesar 0,0229. Gambar 11 menunjukkan bahwa percepatan maksimum badan untuk suspensi pasif lebih besar dari suspensi aktif, untuk suspensi pasif memiliki percepatan maksimum sebesar 7,8890 m/s2 sedangkan untuk suspensi aktif sebesar 6,5848 m/s2.
C. Tanggapan Sistem dengan Gangguan Random
Pada sub bab ini, sistem akan diberi gangguan berupa sinyal random dengan amplitudo 10 cm baik untuk sistem suspensi pasif maupun suspensi aktif dengan kendali hybrid fuzzy PID
.
Gambar 12 Trayektori badan kendaraan terhadap gangguan
random.
Gambar 13 Trayektori percepatan vertikal badan kendaraan terhadap gangguan random.
Dari hasil simulasi dengan sinyal random dengan amplitudo maksimum 10 cm dapat diketahui bahwa untuk sistem suspensi pasif mempunyai rata-rata defleksi sebesar 5,39 cm dan maksimum percepatan vertikal adalah 79,7479 m/s2. Untuk sistem suspensi aktif yang dirancang mempunyai rata-rata defleksi sebesar 3,14 cm dan maksimum percepatan vertikal adalah 63,6814 m/s2.
D. Faktor Keamanan, Kenyamanan, dan Ketahanan
Faktor- faktor yang dijadikan acuan baik tidaknya suatu sistem suspensi yang dirancang mencakup :
1) Faktor Keamanan
Ditinjau dari segi keamanan, sebuah sistem suspensi akan dinyatakan relatif aman jika roda dan permukaan jalan melekat dengan baik atau diusahakan defleksi pada roda seminimal mungkin.
Gambar 14 Rata-rata defleksi roda terhadap gangguan sinusoida.
Dari hasil simulasi dapat disimpulkan bahwa untuk frekuensi yang diambil untuk uji coba, secara keseluruhan sistem suspensi aktif dengan kendali hybrid fuzzy PID memiliki defleksi yang lebih kecil dibanding dengan suspensi pasif. Dengan demikian sistem suspensi aktif yang dirancang memberikan faktor keamanan yang relatif lebih baik dibanding sistem suspensi pasif.
2) Faktor Kenyamanan
Ditinjau dari segi kenyamanan, sebuah sistem suspensi akan dinyatakan relatif nyaman jika percepatan vertikal badan kendaraan semakin kecil.
Gambar 15 Rata-rata defleksi badan kendarraan terhadap gangguan sinusoida.
Gambar 16 Rata-rata percepatan vertikal badan kendaraan terhadap gangguan sinusoida. Untuk frekuensi rendah (dibawah 2,5 Hz atau 15,7 rad/s) suspensi aktif memiliki rata-rata percepatan lebih kecil dibanding suspensi pasif. Untuk frekuensi tinggi terlihat beberapa variasi, yakni pada frekuensi 2,5 – 7 Hz sistem suspensi pasif memiliki rata-rata percepatan lebih kecil selanjutnya pada frekuensi 7 – 15 Hz
suspensi aktif memiliki rata-rata percepatan lebih kecil, sedangkan saat frekuensi 15 – 20 Hz suspensi pasif kembali memiliki rata-rata lebih kecil
3. Faktor Ketahanan
Ditinjau dari segi ketahanan, sebuah sistem suspensi akan dinyatakan relatif tahan dalam hal ketahanan komponen penyusunnya jika daerah kerja suspensi (SWS) dapat seminimal mungkin.
Gambar 17 Rata-rata defleksi SWS terhadap gangguan sinusoida.
Dari hasil simulasi dapat dikeahui bahwa rata-rata defleksi SWS pada sistem suspensi aktif dengan pengontrol hybrid fuzzy PID memiliki rata-rata lebih stabil dan cenderung mengalami penurunan dibanding sistem suspensi pasif yang memiliki rata-rata lebih bervariasi. Dengan demikian sistem suspensi aktif yang dirancang memberikan faktor ketahanan yang relatif lebih baik dibanding sistem suspensi pasif.
E. Perbandingan Metode Kendali Fuzzy, PID dan Hybrid Fuzzy PID
Pada bagian ini dilakukan perbandingan saat metode kendali yang digunakan berdiri sendiri dengan parameter lainnya tetap. Untuk melakukan perbandingan metode kendali ini digunakan sinyal tangga satuan dengan amplitudo 10 cm.
Gambar 18 Trayektori defleksi badan kendaraan ketiga metode.
Gambar 19 Trayektori defleksi roda kendaraan ketiga metode.
Gambar 20 Trayektori defleksi SWS ketiga metode.
Gambar 21 Percepatan vertikal badan kendaraan ketiga metode.
Tabel 2 Perbandingan ketiga metode kendali.
Hasil simulasi menunjukkan masing-masing metode kendali memiliki keunggulan yang cukup signifikan terhadap metode lainnya. Hal tersebut menunjukkan kesulitan penentuan metode yang optimal untuk diterapkan ke dalam sistem suspensi aktif. Akan tetapi jika lebih dicermati metode kendali hybrid fuzzy PID secara keseluruhan terlihat lebih baik daripada kedua metode kendali lainnya.
7
V. PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan simulasi dan analisis yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1) Pada masukan berupa tangga satuan (step), sistem suspensi aktif yang dirancang dapat menekan harga puncak menjadi 12,57 cm dari 15,71 cm dan waktu mantap lebih cepat dari 2,71 detik menjadi 0,51 detik.
2) Saat gangguan berupa gundukan, sistem suspensi aktif yang dirancang dapat menekan harga puncak menjadi 12,07 cm dari 13,15 cm dan waktu mantap lebih cepat dari 3,51 detik menjadi 1,05 detik.
3) Sistem suspensi aktif yang dirancang memiliki rata-rata defleksi badan, roda, dan SWS kendaraan lebih kecil dibanding sistem suspensi pasif serta memiliki percepatan maksimum lebih kecil dari 79,7479 m/s2 menjadi 63,6814 m/s2 untuk gangguan berupa sinyal random.
4) Sistem suspensi yang dirancang memiliki keamanan, kenyamanan, dan ketahanan yang relatif lebih baik dibanding sistem suspensi pasif untuk gangguan berupa sinusoida pada frekuensi 0 Hz sampai 20 Hz dengan amplitudo 10 cm.
5) Metode kendali hybrid fuzzy PID dengan pembobotan (weighted) 0,6 : 0,4 memiliki performansi yang realtif lebih baik secara keseluruhan dibanding kendali Fuzzy dan PID dengan menganalisis defleksi badan kendaraan, roda kendaraan, SWS (Suspension Working System), IEA, dan percepatan vertikal badan kendaraan.
B. Saran
Untuk pengembangan sistem lebih lanjut, maka dapat diberikan saran-saran sebagai berikut:
1) Menggunakan metode optimasi seperti algoritma genetik untuk menentukan besarnya pembobotan.
2) Merancang sistem kendali yang dapat menurunkan percepatan badan kendaraan sekaligus dapat menjamin defleksi suspensi yang lebih kecil dibandingkan suspensi pasif.
3) Merancang sistem kendali yang mampu memiliki mekanisme mematikan sistem kendali saat tanggapan sistem suspensi pasif
lebih baik dibandingkan sistem suspensi aktif.
4) Mampu diaplikasikan ke dalam perangkat keras.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Appleyard, M and Wellstead, P.E., Active Suspension: Some Background, IEEE Proc. Control Theory Application, 142(2): 123-128,1995.
[2] Cetin, Saban dan Ozgur Demir, Fuzzy PID Controller with Coupled Rules for a Nonlinear Quater Car Model, World Academy of Science, 2008.
[3] Chang, Jui-Chun, Analysis of Series
Type and Parallel Type Active
Suspension Systems, Department of
Electronics Engineering, Ta Hwa
Institute of Technology, Taiwan, 2007.
[4] Foda , Salah G., Fuzzy Control of a Quater-Car Suspension System, Electrical Engineering Department, King Saud University, 2000.
[5] Gillespie, Thomas D., Fundamentals of Vehicle Dynamics, Society of Automotive Engineers, Inc, 1994.
[6] Isin E., Ibrahim E., Engin Y., Mujde G., An Intelligent Hybrid Fuzzy PID
Controller, Control Engineering
Department, Istanbul, 2006.
[7] Jang, Sun, and Mizutani, Fuzzy Logic
Control, 2004.
[8] Koshkouei , Ali J. dan Keith J.
Burnham, Sliding Mode Controllers
For Active Suspensions, Control Theory
and Applications Centre, Conventry University, 2008.
[9] Li , X., K. Tian, H. Li, D. Chen, L. Li, T. Meng, and C. Zhang, Active Suspensions Based on the Principles of Giant Magnetostriction, IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference,2008.
[10] Martins, I., M. Esteves, F. Pina da Silva, and P. Verdelho, Electromagnetic Hybrid Active-Passive Vehicle Suspension System, IEEE 49th Vehicular Technology Conference, Vol. 3,1999.
[11] Ogata, Katsuhiko, Teknik Kontrol Automatik (Sistem Pengaturan), Erlangga, Jakarta, 1994.
1
Mahasiswa Teknik ElektroUNDIP 2
[12] Rao, MVC dan V Prahlad, A Tuneable Fuzzy Logic Controller For Vehicle-Active Suspension Systems, Department of Electrical Engineering Indian Institute of Technology, India, 1995.
[13] Sam, Yahaya Md., Robust Control Of Active Suspension System For A Quater Car Model, Department of Control and Instrumentation Engineering University Teknologi Malaysia, 2006.
[14] Setiawan, Iwan, Kontrol PID Untuk Proses Industri, Elex Media Komputindo, Jakarta, 2008.
[15] Sumardi, Perancangan Sistem Suspensi Semi-Aktif Dengan Peredam Nonlinier Menggunakan Pengontrol Fuzzy, Institut Teknologi Bandung, 1998.
[16] Szazzi, I., P. Gaspar, dan J. Bokor, Nonlinear Active Suspension Modelling
Using Linear Parameter Varying
Approach, Department of Control and
Transport Automation, Budapest
University of Technology and
Economics, 2002.
[17] Xue, X. D., K. W. E. Cheng, and Z. Zhang, Study of Art Automotive Active Suspensions, Department of Electrical Engineering, Hongkong, 2011.
[18] Yagiz , Nurkan, L Emir Sakman, dan Rahmi Guclu, Different Control Applications On A Vehicle Using Fuzzy Logic Control, Department of Mechanical Engineering Istanbul University, 2007. [19] Zadeh, L. A., Fuzzy Sets, Department of
Electical Engineering and Electronics Research Laboratory, University of California, Berkeley, 1965.
BIOGRAFI
Dikki Tesna S, lahir di Semarang, 5 April 1990, menempuh pendidikan di SDN Purbalingga Lor 02, SMPN 3 Purbalingga, SMAN 1 Purbalingga. Dan sekarang sedang menempuh S1 di Teknik Elektro Universitas Diponegoro Konsentrasi Kontrol.
Pembimbing I Sumardi, ST.MT NIP 196811111994121001 Pembimbing II Dr. Aris Triwiyatno, ST.MT NIP 197509081999031002
