Sistem kontrol merupakan suatu sistem yang menjadi pusat perhatian di bidang robotika. Dengan adanya sistem kontrol ini, robot bisa menjadi lebih cerdas dan canggih. Robot berpendulum ini akan berusaha menyetimbangkan sistemnya agar pendulum tetap tegak 900. Sebagai deteksi kemiringan antara robot dengan lantai digunakan sensor Sharp GP2D12 yang menghasilkan output tegangan analog. Data dari sensor ini akan diolah oleh Mikrokontroler ATMega 16, karena data yang dibawa oleh Sharp GP2D12 ini mempunyai noise, maka data harus difilter. Filter yang dipakai adalah Single Exponential Filtering yang bisa mereduksi noise secara optimal disamping juga mempunyai respon waktu yang cepat. Setelah selesai pemrosesan, hasil filter akan diolah dengan kontrol PID. Dengan sistem kontrol ini, robot mempunyai respon yang cepat untuk bergerak maju mundur searah dengan arah gerak jatuhnya pendulum. Prosentasi sistem keberhasilan PID ini adalah 90%

AR. Anom, Besari

Bima, Sena Bayu D

Mochamad, Mobed Bachtiar

Indonesian

EEPIS Repository

The 13th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011)  Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011   ISBN: 978-979-8689-14-7  24    Sistem Kontrol Inverted Pendulum  Pada Balancing Mobile Robot    Mochamad Mobed Bachtiar, Bima Sena Bayu D, A.R. Anom Besari Jurusan Teknik Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Jl. Raya ITS Sukolilo, Surabaya mobed@student.eepis-its.edu bima@eepis-its.edu anom@eepis-its.edu    Abstrak  Sistem  kontrol  merupakan  suatu  sistem  yang  menjadi pusat  perhatian  di  bidang  robotika.  Dengan  adanya sistem kontrol ini, robot bisa menjadi lebih cerdas dan canggih.  Robot  berpendulum  ini  akan  berusaha menyetimbangkan sistemnya agar pendulum tetap tegak 900.  Sebagai  deteksi  kemiringan  antara  robot  dengan lantai  digunakan  sensor  Sharp  GP2D12  yang menghasilkan output tegangan analog. Data dari sensor ini akan diolah oleh Mikrokontroler ATMega 16, karena data  yang  dibawa  oleh  Sharp  GP2D12  ini  mempunyai noise,  maka  data  harus  difilter.  Filter  yang  dipakai adalah Single Exponential Filtering yang bisa mereduksi noise secara optimal disamping juga mempunyai respon waktu  yang  cepat.  Setelah  selesai  pemrosesan,  hasil filter  akan  diolah  dengan  kontrol  PID.  Dengan  sistem kontrol  ini, robot mempunyai respon yang cepat untuk bergerak  maju  mundur  searah  dengan  arah  gerak jatuhnya pendulum. Prosentasi sistem keberhasilan PID ini adalah 90%.  Kata kunci : Inverted Pendulum, Sharp GP2D12, Single Exponential Filtering, PID, Balancing Robot.  1. Pendahuluan Penerapan  inverted  pendulum  pada  balancing mobile  robot  adalah  bagaimana  suatu  robot  dapat menyeimbangkan  pendulum  yang  ada  diatasnya. Pendulum  ini  labil  dan  selalu  bergerak  di  atas  titik tumpunya. Nantinya pendulum yang dipakai pada mobile robot ini adalah berupa body robot itu sendiri.  Teknik  kontrol  untuk  permasalahan  pendulum  ini sedikit  berbeda  dengan  permasalahan  kontrol  standar. Karena  dalam  mencoba  untuk  mengontrol  posisi pendulum  untuk  kembali  ke  posisi  vertikal  setelah adanya  gangguan,  sinyal  referensi  yang  kita  tracking berharga  nol.  Gaya  yang  diaplikasikan  pada  pendulum dapat  ditambahkan  sebagai  gangguan  dalam  bentuk impulse. Kontroler PID merupakan kontrol yang baik untuk menyelesaikan    sistem  seperti  ini,  disamping  tidak membutuhkan model matematika yang rumit, kontroler ini juga mempunyai respon yang cepat.  2. Perancangan Sistem 2.1 Filter Single Exponent Untuk  menghasilkan  sinyal  yang  linear  dari sebuah  analog  sensor,  sebuah  eliminasi  data  sangat diperlukan.  Noise  data  dapat  direduksi  menggunakan filter single exponent.   [1]  Output  sinyal  filter  adalah    dengan    adalah  nilai random  dengan  .  Jika  noise  input  terlalu dominan  maka    mendekati  1,  jika  tidak  maka  nilai mendekati 0.  2.2 PID Kontrol   Kontroler PID adalah kontroler umpan balik yang mampu  meminimalisasi  sinyal  kesalahan.  Setiap konstanta  parameter  Proportioanal(P),  Integral(I)  dan Derivatif(D)  mempunyai  karakteristik  yang  sangat berpengaruh terhadap  respon output sistem.      Gambar 1. Umpan Balik Kontroler PID.    Mechatronics, Robotics & Automation, Technologies and Applications 25 2.3 Tuning PID   Permasalahan terbesar dalam desain kontroler PID adalah  menentukan  nilai  Kp,  Ki,  Kd.  Metode-metode tuning dilakukan berdasarkan model matematika sistem/ plant.  Jika  model  matematika  tidak  diketahui  maka dilakukan dengan eksperimen terhadap sistem.    Cara menentukan tuning PID juga bisa berdasarkan metode  tuning  Ziegler-Nichols.  Metode  tuning  Ziegler-Nichols  dilakukan  secara  eksperimen  (asumsi  model belum diketahui). Metode ini bertujuan untuk pencapaian maximum  overshoot  (MO)  :  25  %  terhadap  masukan step.  Bentuk  kurva  dari  kontrol  PID  dengan menggunakan metode Ziegler Nichols 1 :    Gambar 2. Kurva Tuning PID Ziegle Nichols orde 1. Dimana :       L = Delay time       T = Konstanta waktu tunda  Tabel perhitungan nilai PID :  Tabel 1. Ziegler Nichols orde1     Jika  output  osilasi  dari  plant  sistem  terlalu besar, maka  kurva  diatas  tidak  berlaku.  Cara  kedua  yang digunakan adalah dengan eksperimen memberikan nilai Kp sampai ditemukan osilasi sistem tiap periodenya.   Gambar 3. Kurva Tuning PID Ziegle Nichols orde 2.   Dimana  nilai  Kp  tersebut  akan  menjadi  nilai  Kcr sedangkan nilai Pcr didapat dari periode sistem berosilasi satu gelombang penuh. Tabel perhitungan nilai PID :  Tabel 2. Ziegler Nichols orde1   2.4 Sensor Sharp GP2D12   Sharp  GP2D12  adalah  sebuah    sensor  analog  yang  memberikan  output  tegangan  yang  besar  nilai tegangannya  berdasarkan  jarak  kedekatannya  terhadap benda.  Sinyal  analog  output  dari    sensor  ini  tidak memberikan range yang sama setiap perbedaan jarak.   Gambar 4. Kurva Tuning PID Ziegle Nichols orde 2. 2.5. Desain Mekanik   Bentuk  robot  ini  seperti  huruf  ”T”  terbalik dengan letak beban ada di bawah.  Gambar 5. Desain Mekanik  3. Cara Kerja Sistem   Tujuannya  adalah  bagaimana  perancangan sistem dapat menggerakkan robot agar selalu seimbang meskipun  diberikan  gangguan  dari  luar.  Input  kendali Mechatronics, Robotics & Automation, Technologies and Applications 26 robot  berasal  dari  jarak  kemiringan  pendulum  robot dengan lantai.    Gambar 6. Ilustrasi arah gerak kemiringan robot Pada  gambar  di  atas  garis  normal  menunjukkan titik keseimbangan robot yang pada posisi ini robot akan berdiri tegak. Garis normal yang menjadi titik referensi keseimbangan  dinamakan  sebagai  Set  Point  (SP),    dan  kemiringan  sudut  terhadap  garis  normal  sebagai    nilai Present Value (PV).  Gambar 7. Cara Kerja Robot     Gerakan  maju  mudur  motor  diperoleh  dari pengurangan nilai SP terhadap PV.   Gambar 8. Direksi Gerakan Robot   Dari tabel Ziegler Nichols orde 2, didapatkan sinyal osilasi dengan nilai Kcr = 12 dan Pcr=900 :  Gambar 9. Sinyal Osilasi (50ms/sampling)   Sehingga diperoleh :   Kp = 0.6*Kcr Kp = 0.6*12 Kp = 7.2  Ti = 0.5*Pcr Ti = 0.5*90 Ti = 450 Ki = Kp/Ti Ki = 33/450 Ki = 0.016  Td = 0.125*Pcr Td = 0.125*450 Td = 112.5 Kd = Kp*Td Kd = 7.2*112.5 Kd =810  4.  Hasil Pengujian 4.1 Pengujian Sensor Hasil  Linearisasi  filter  input  ADC  dari  sensor ditunjukkan sebagai :    Gambar 10. Filter Single Exponent Mechatronics, Robotics & Automation, Technologies and Applications 27   Gambar  tersebut  dengan  pendekatan  konstanta   adalah  0.47  karena  noise  yang  dihasilkan  tidak  terlalu besar.  4.2 Pengujian PID   Plot  sinyal  PID  hasil  dari  respon  system  robot sesuai teori Ziegler Nichols, dengan KP = 7.2, Ki = 810, dan Kd = 0.016 didapatkan :  Grafik Respon  Keterangan   Ess = 6% Overshoot = 14% Rise time = 3s    Gambar 11. Hasil Sinyal Kp=5,Kd=810,Ki=0.007  Sedangakn  jika  nilai  PID  dicari  dengan eksperimen trial and error maka didapat Kp yang baik adalah 10, Kd = 200 dan Ki = 0.0007. Berikut plotnya :    Grafik Respon Keterangan  Kp = 10 Kd = 200 Ki = 0.0007 Ess = 1% Overshoot = 3% Rise time = 200ms  Gambar  12. Hasil Plot Sinyal PID trial and error  4.3 Pengujian Kestabilan Robot   Berikut  adalah  pengujian  robot di beberapa lantai yang berbeda :  Grafik Respon  Keterangan  Kp = 10 Kd = 200 Ki  = 0.0007  Overshoot  = 7% Ess = 2% Rise time  = 1650ms  Gambar 13. Robot di Lapangan Spon    Grafik Respon  Keterangan  Kp = 10 Kd = 200 Ki  = 0.0007  Overshoot  = 8% Ess = 3% Rise time  = 1700ms  Gambar 14. Robot di Lapangan Keramik  Mechatronics, Robotics & Automation, Technologies and Applications 28 Grafik Respon  Keterangan  Kp = 10 Kd = 200 Ki  = 0.0007  Overshoot  = 12% Ess = - Rise time  = -  Gambar 15.  Robot di Lapangan Kaca   4.4  Pengujian Perbedaan Titik Tumpu Robot a)  Tinggi Robot 70cm dengan titik tumpu pendulum di atas motor.   Gambar 16. Robot Dengan Titik Tumpu di Atas Dengan  ketinggian  tiang  pendulum  70cm kemudian  diberikan  gangguan  pada  robot,  akan mempunyai grafik respon seperti dibawah :        Grafik Respon Robot  Gambar 17. Respon robot titik tumpu atas b)  Tinggi Robot 70cm dengan titik tumpu pendulum di bawah  motor.    Gambar 18. Robot Dengan Titik Tumpu di Bawah Dengan  ketinggian  tiang  pendulum  70cm kemudian  diberikan  gangguan  pada  robot,  akan mempunyai grafik respon seperti dibawah :  Grafik Respon Robot Dengan Gangguan Dinamik   Gambar 19. Respon Robot Titik Tumpu Bawah Mechatronics, Robotics & Automation, Technologies and Applications 29 5. Kesimpulan Dari hasil analisa pengujian di atas dapat diambil beberapa kesimpulan : 1.  Kontroler PID mempunyai respon yang berbeda terhadap ketinggian robot yang berbeda. 2.  Dalam  merancang  sebuah  mekanik  robot inverted  pendulum  perlu  diperhatikan penggunaan  kecepatan  motor  yang  dipakai. Karena  motor  harus  bisa  mengejar  dengan cepat jatuhnya pendulum.  3.  Dari hasil respon PID robot, didapatkan bahwa overshoot  maksimal  adalah  <  20%,  error steady state <8%, dan rise time untuk kembali ke titik stabil adalah <3s. Hal ini menandakan bahwa kontroler PID bekerja dengan baik pada sistem yang berosilasi. 4.  Penempatan  titik  berat  beban  harus  mengarah ke  bawah,  sehingga  secara  mekanik  akan membantu robot untuk berdiri seimbang.  Referensi [1]  Charais.,John,  Ruan  Lourens,  “Software  PID Control  of  an  Inverted  Pendulum  Using  the PIC16F684”. Microchip Technology Inc. 2004 [2]  LaViola  Jr.,  Joseph  J.,  ”  Double  Exponential Smoothing:  An  Alternative  to  Kalman  Filter-Based  Predictive  Tracking,  Brown  University Technology Center. 2003. [3]  Baik, Kyungjae” BoRam: Balancing Robot using Arduino and Lego “,2008 [4]   Miller, Peter.”Building a Two Wheeled Balancing Robot”. University of Southern Queensland. 2008  [5]   Miranda, José Luis Corona, ” Application of Kalman Filtering and PID Control for Direct Inverted Pendulum Control “,California State University, 2009.   [6]   Chi Ooi, Rich,   ”Balancing a Two-Wheeled Autonomous Robot“,  School of Mechanical Engineering Final Year Thesis, 2003. [7]   Chang, Po-Kuang, Jium-Ming Lin Member, IAENG, and Kun-Tai Cho,” Ziegler-Nichols-Based Intelligent Fuzzy PID Controller Design for Antenna Tracking System “, International Multiconference of Engineers and Computer Scientists, 2011. [8]   Copeland,  Brian  R,”  The  Design  of  PID Controllers using Ziegler Nichols Tuning“,2008. [9]   Ogata, Katsuhiko, ” Modern Control Engineering Thrid Edition “,University of Minnesota, 1997. [10]   H Yu, Y Liu and T Yang, ” Closed-loop tracking control of a pendulum-driven cart-pole underactuated system “,Journal of Systems and Control Engineering. 2008.  [11]   Hafis, Mohamad Hadi bin Mohamad Jamil, ”Two wheeled balancing robot”. Universiti Teknologi Malaysia.2010-2011.  [12]   Widada, Wahyu, ” Aplikasi digital exponential filtering untuk embedded sensor payload roket “, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional, 2005.  [13]   http://www.scienceprog.com/ ease-h-bridge-on-mosfet-irf7105-transistors/  [14]   Sharp GP2D12 Analog Distance Sensor, Parallax datasheet.  

Sistem Kontrol Inverted Pendulum Pada Balancing Mobile Robot

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

EEPIS Repository