Estimasi Fault Aktuator USV Menggunakan Metode Adaptive Kalman Filter

Abstract

Aktuator merupakan komponen yang mengendalikan sistem kemudi Unmanned Surface Vehicle (USV) dan kehandalannya menjadi penentu kritis keselamatan operasi USV. Aktuator USV berisiko mengalami degradasi performa, yang berpotensi menjadi kesalahan aktuasi yang dapat berujung pada kegagalan dan ketidakstabilan sistem. Oleh karena itu, kesalahan (fault) aktuator perlu dideteksi sedini mungkin untuk kemudian dapat dilakukan mitigasi. Metode model-based sering digunakan dalam mendeteksi fault karena kemampuanya dalam menggambarkan dinamika proses dan kesalahan secara fisik dan real-time. Diantara metode model-based, metode Adaptive Kalman filter (AKF) sangat cocok diimplementasikan. AKF yang robust terhadap noise dan memungkinkan penyesuaian parameter filter secara dinamis berdasarkan kondisi operasi dapat meningkatkan akurasi dalam deteksi fault pada aktuator. Pada penelitian ini model dinamika USV yang digunakan mempertimbangkan gerakan sway, yaw rate, dan sudut yaw dengan menggunakan data dari kapal Covertte Kelas Sigma. Simulasi estimasi fault menggunakan metode AKF dilakukan sebanyak 1000 iterasi dengan dua skenario referensi fault. Hasil dari kedua scenario menunjukkan bahwa estimasi fault menggunakan AKF mampu menghasilkan estimasi yang cukup akurat dengan RMSE 0.0293 dan 0.0662.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).