Tugas 8

Tugas	Tgl Tugas	Tgl Selesai
8	29 April 2010	2 Juni 2010

Nama	NPM	TUGAS
Ridho Audli	0815031087	Mengatur dan membuat blog
Arif Wicaksono	0815031039	Mencari data
Fajar Ardian	0855031013	Mencari data
Adam Hussein	0855031001	Mencari data
Ade Wahyu H.	0815031033	Mencari data

IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC CONTROLLER
PADA SISTEM PENGEREMAN KERETA API


I. PENDAHULUAN
Pada saat terjadi pengereman kereta api, bendabenda yang ada di dalamnya termasuk penumpang kereta api akan mengalami gaya (hentakan) yang arahnya searah dengan arah kereta api bergerak. Hentakan yang terjadi ini ditambah lagi dengan adanya hentakan yang disebabkan adanya gerbonggerbong kereta api yang berada dibelakangnya. Hentakan ini merupakan gaya yang besar yang terjadi secara tiba-tiba yang ditimbulkan karena pemberian gaya pengereman yang terlalu besar ke roda kereta api pada saat kecepatan kereta api masih tinggi, sedangkan momen inersia kereta api sangat besar. Kejadian ini sangat mengganggu dan mengurangi kenyamanan bagi penumpang yang berada di dalam
kereta api. Untuk mengatasi adanya permasalahan tersebut, masinis memberikan gaya pengereman ke roda kereta api secara bertahap dengan cara memutar handel rem pada lokomotif. Tetapi hal ini masih saja terjadi hentakan, karena masinis tidak bisa
memberikan gaya pengereman yang sesuai dengan kecepatan kereta api saat itu.

II. DASAR TEORI
2.1 Kinematika Gerak Translasi Gerak translasin yaitu perpindahan posisi benda
dari suatu titik ke titik lain dengan arah gerak selalu berimpit dengan arah geraknya. Kecepatan ( v ) adalah perubahan posisi (Ds) suatu benda dalam selang
waktu tertentu (Dt), dari pengertian kecepatan di atas dapat ditulis dengan persamaan berikut[5].


Percepatan atau perlambatan (a ) adalah perubahan
kecepatan (Dv) dalam selang waktu tertentu (Dt), dari
pengertian percepatan atau perlambatan dapat ditulis
dengan persamaan:








Fuzzifikasi merupakan suatu proses untuk
mengubah suatu peubah masukan dari bentuk tegas
(crisp) menjadi peubah fuzzy (variable linguistik)
yang biasanya disajikan dalam bentuk himpunanhimpunan
fuzzy dengan fungsi keanggotaannya
masing-masing.
Evaluasi aturan merupakan proses pengambilan
keputusan (inference ) yang berdasarkan aturan-aturan
yang ditetapkan pada basis aturan (rules base) untuk
menghubungkan antar peubah-peubah fuzzy masukan
dan peubah fuzzy keluaran. Aturan-aturan ini
berbentuk jika ... maka (IF ... THEN).
Teknik pengambilan keputusan yang digunakan
adalah metode max-min. Pada metode max-min,
pengambilan keputusan didasarkan pada aturan
operasi menurut Mamdani. Keputusan yang diambil
berdasarkan aturan ke i dapat dinyatakan dengan a1 Ù
μci(z), sehingga keanggotaan C adalah titik yang
diberikan oleh:

min (ái, μci(z))}. Proses pengembilan keputusan
MAX-MIN dapat dilukiskan seperti pada Gambar 2.
Defuzzifikasi merupakan proses pengubahan
besaran fuzzy yang disajikan dalam bentuk himpunanhimpunan
fuzzy keluaran dengan fungsi
keanggotaannya untuk mendapatkan kembali bentuk
tegasnya.



Hal ini diperlukan karena plant hanya mengenal nilai
tegas sebagai besaran sebenarnya untuk regulasi
prosesnya. Metode defuzzifikasi yang digunakan
adalah metode centroid. Metode centroid ini juga
dikenal sebagai metode COA (Center of Area) atau
metode Center of Gravity. Pada metode ini nilai tegas
keluarannya diperol eh berdasarkan titik berat dari
kurva hasil proses pengambilan keputusan yang dapat
dilukiskan pada Gambar 3.



III. PERANCANGAN SISTEM
Gambaran secara umum perancangan sistem
pengereman roda kereta api dengan menggunakan
Fuzzy Logic Controller dapat dilihat Gambar 4.



Gambar 4 Diagram blok sistem.
Sistem minimum ini digunakan untuk pengolahan
data input, output dan proses pengendali logika fuzzy.
Driver berfungsi sebagai penggerak motor dan rem.
Konstruksi solenoida yang digunakan untuk rem
prototip kereta api diperlihatkan pada Gambar 5.
Solenoida ini dipasang pada setiap roda kereta api.
Rem bekerja berdasarkan gaya tarik-menarik magnet
yang terjadi antara solenoida dengan ring besi,
sehingga roda kereta api perlu dilapisi dengan ring
besi.



Pada saat roda kereta api berputar, solenoida
diberi tegangan, maka pada inti besi dari solenoida
tersebut akan timbul induksi magnetik yang besarnya
memenuhi persamaan di bawah ini:





Perhitungan kecepatan roda kereta api digunakan
rangkaian phototransistor. Jika antara transistor dan
IRED (Infra Red ) dihalangi, maka transistor akan off
sehingga keluaran dari kolektor akan berlogika high.
Jika antara transistor dan IRED tidak dihalangi, maka
transistor akan on sehingga keluaran dari kolektor
berlogika low.
Proses fuzzifikasi adalah proses perubahan
masukan variabel fuzzy menjadi peubah fuzzy yang
disajikan dalam bentuk himpunan–himpunan fuzzy
dengan suatu fungsi keanggotaannya masing-masing.
Oleh sebab itu langkah pertama yang harus dilakukan

adalah mendesain himpunan-himpunan fuzzy yang
disajikan dalam bentuk fungsi keanggotaan. Desain
fungsi keanggotaan diperlihatkan seperti pada
Gambar 7.



Fungsi keanggotaan diwakili dengan Point1, Slope1,
Point2, Slope2. Nilai Point1 dan Point2 sudah dapat
ditentukan dari titik saat mendesain fungsi
keanggotaan, sedangkan untuk menentukan Slope1
dan Slope2 memenuhi persamaan beikut ini:



Masing-masing fungsi keanggotaan terdiri dari 3 buah
segmen, yaitu SEG0, SEG1 dan SEG2. Inti dari
proses fuzzifikasi adalah menentukan berapa nilai
derajat keanggotaan (Y axis) terhadap data masukan
(INPUT) Universe Of Discourde (X axis).
Pada Gambar 8 dan Gambar 9 diperlihatkan
fungsi keanggotaan untuk masukkan variable fuzzy
kecepatan dan masukan variable fuzzy Dkecepatan.



Hasil dari proses fuzzifikasi adalah nilai GRADE dari
masing-masing masukan variabel fuzzy. Evaluasi
aturan mengevaluasi nilai GRADE masukan
kecepatan dengan nilai GRADE Dkecepatan
berdasarkan basis aturan yang sudah ditetapkan. Basis
aturan diperlihatkan pada Tabel 1



Proses defuzzifikasi mengubah besaran fuzzy
yang disajikan dalam bentuk himpunan fuzzy
keluaran (FUZOUT) dengan fungsi keanggotaannya
untuk mendapatkan kembali bentuk tegasnya. Fungsi
keanggotaan untuk keluaran fuzzy diperlihatkan pada
Gambar 10.



IV HASIL PENGUJIAN
Nilai rata-rata kecepatan yang didapat dari
masing-masing pengereman dapat dibuat grafik yang
diperlihatkan pada Gambar 11. Bentuk grafik
kecepatan kereta api dengan pengereman
konvensional (hard brake) lebih terjal dibandingkan
dengan grafik kecepatan kereta api dengan
pengendalian logika fuzzy (soft brake). Pada
pengereman konvensional, gaya pengereman ke roda
kereta api diberikan secara maksimal, sehingga waktu
tempuh kereta api saat kereta api direm hingga
berhenti terjadi dengan singkat.



Gambar 11 Grafik kecepatan kereta api saat direm.
Pada pengereman kereta api dengan menggunakan
kontrol logika fuzzy, gaya pengereman kereta api
berdasarkan hasil keluaran proses pengendali logika
fuzzy dengan masukan pengendali logika fuzzy
adalah kecepatan kereta api pada saat itu. Pemberian
gaya pengereman ke roda kereta api dilakukan secara
bertahap terhadap kecepatan kereta api pada saat itu.
Akibat dari pemberian gaya pengereman ke roda
kereta api secara bertahap adalah waktu tempuh
kereta api untuk berhenti lebih lama jika
dibandingkan dengan pemberian gaya pengereman ke
roda kereta api secara maksimal.

PEMBAHASAN KELOMPOK
Kereta api merupakan salah satu alat
transportasi darat yang banyak diminati karena
lebih ekonomis, nyaman dan cepat. Pada saat
pengereman kereta api berlangsung, sering
menimbulkan adanya hentakan yang mendadak,
sehingga akan dapat mengurangi kenyamanan.
Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan
melakukan pengaturan pada sistem pengereman,
salah satu cara yang dapat dilakukan adalah
dengan menggunakan sistem kontrol logika fuzzy.
Penggunaan kontroller logika fuzzy dapat
mengurangi gaya hentakan yang terjadi pada saat
pengereman, tetapi jarak tempuh henti dari saat
pengereman lebih jauh jika dibandingkan dengan
menggunakan pengereman konvensional.


V. KESIMPULAN
1. Pengereman roda prototip kereta api dengan
menggunakan kontrol logika fuzzy lebih lembut
(soft), jika dibandingkan tanpa kontroller
(konvensional).
2. Jarak dan waktu yang diperlukan utuk
menghentikan kereta api tempuh dengan
menggunakan pengendalian kontrol logika fuzzy
lebih panjang.