IMPLEMENTASI METODE HYBRID ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) – PID UNTUK PERBAIKAN PROSES BERJALAN PADA PROTOTYPE ROBOT MATERIAL HANDLING

Agus Salim, Wahyu Setyo Pambudi

Sari


Penelitian pada mobile robot telah banyak dilakukan, salah satunya yaitu pada robot material handling. Berbagai metode sudah diterapkan untuk mengembangkan proses berjalan pada robot ini, diantaranya menggunakan metode PID. Salah satu kelemahan dari metode ini adalah proses penentuan parameter Kp, Ki dan Kd dengan metode trial and error sehingga nilai parameter yang dihasilkan belum tentu tepat. Metode Artificial Neural Network(ANN) merupakan suatu pendekatan model kecerdasan yang diilhami dari struktur otak manusia dan kemudian diimplementasikan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses learning berlangsung. Metode hybrid ANN – PID adalah satu rekayasa metode penggabungan antara ANN dan PID yang diharapkan dari metode ini penentuan parameter Kp, Ki dan Kd lebih realistis dan tidak lagi secara manual. Pada penelitian ini digunakan prototype robot material handling dan sebuah lintasan yang berbentuk oval yang akan dilalui oleh robot material handling tersebut. Sebelumnya dengan metode trial and error ditentukan nilai Kp, Ki dan Kd sebagai nilai awal, selanjutnya robot akan berjalan mengikuti jalur, diawal cara berjalan robot kurang sesuai jalur namun seiring pembelajaran yang dilakukan oleh robot (dengan metode ANN, perubahan nilai Kp, Ki dan Kd) robot berjalan lebih bagus atau stabil (sesuai jalur). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode hybrid ANN-PID robot material handling mampu berjalan melewati lintasan dengan penurunan nilai error steady state sebesar 33% saat 800 iterasi.

Kata Kunci


Robot Material Handling, Metode PID dan ANN, trial and error, hybrid ANN – PID

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Andriansya, (2009), Kontrol PID pada

Robot Line Follower, Skripsi

Departemen Teknik Elektro Universitas

Komputer Indonesia.

Jeni Agus Nurhuda, (2012), Kontrol

PID (Sebuah Teori), UKM Robotic

STMIK Teknokrat Lampung.

Ali Ridho Barakbah, (2011),

Kecerdasan Buatan, Soft Computation

Research Group EEPIS - Institut

Teknologi Sepuluh Nopember

Surabaya.

Musa Bin Mailah, Hishamuddin, Endra

Pitowarno, (2007), Intelligent Material

Handling Mobile Robot for Industrial

Purpose, Pusat Pengurusan

Penyelidikan, Universiti Teknologi

Malaysia.

Saputro G, (2012), “ Sistem Kontrol

Motor Robot Line Follower Berbasis

Mikrokontroller Atmega32

Menggunakan Algoritma PID

(Proporsional Integral

Derivatif)”,Skripsi Sekolah Tinggi

Manajemen Informatika Dan Komputer

AMIKOM, Yogyakarta.

Setiawan B I, (___)“ Perancangan

Robot Auto Line Follower Yang

Menerapkan Metode Osilasi Ziegler-

Nichols Untuk Tuning Parameter PID

Pada Kontes Robot Indonesia “, Jurusan

Teknik Elektro Universitas Brawijaya,

Malang.

Pratama I Putu A M, Suwenden I N,

Swamardika I B A, (2013), “ Sistem

Kontrol Pergerakan Pada Robot Line

Follower Berbasis Hybrid PID-Fuzzy

Logic “, Prosiding Conference on

Smart-Green Technology in Electrical

and Information Systems, Bali, 14-15

November 2013.

Robert A. Paz, (2001), The Design of

the PID Controller, Klipsch School of

Electrical and Computer Engineering.

Carlos Gershenson, (2003), Artificial

Neural Networks for Beginners,

Springer, Berlin.

Hidayatno, Achmad, (2012), Pengantar

Jaringan Syaraf, Departemen Teknik

Elektro UNDIP Semarang.

Luoren Liu, Luo Jinling, (2011),

Research of PID Control Algorithm

Based on Neural Network, Department

of Electronics and Information

Engineering Loudi Vocational College,

Loudi 41700, Hunan, China.

Saad Zaghlul Saeed Al-Khayyt, (2013),

Tuning PID Controller by Neural

Network for Robot Manipulator,Department of Mechatronics

Engineering, Mosul University – Iraq.

Kusumadewi Sri, (2003), Artificial

Intelligence (Teknik dan Aplikasinya),

Graha Ilmu, Yogyakarta


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Flag Counter