New Search

Export article
Open Access

Studi Analisa Kalman Filter Sebagai State Estimator Untuk Meningkatkan Akurasi Pengukuran Kecepatan Motor DC

Ivan Sutresno Hadi Sujoto, Hari Sutiksno

Abstract: State estimator merupakan sebuah teknik yang digunakan untuk mengestimasi besarnya suatu sinyal dari suatu data yang telah tercampur dengan noise. Noise tersebut dapat terjadi pada proses di dalam suatu plant (motor DC) maupun pada pembacaan oleh sensor, yang menyebabkan nilai yang sesungguhnya dari suatu sinyal tidak dapat diketahui dengan akurat. Sinyal yang tercampur dengan noise tersebut dapat direduksi dengan berbagai cara, di antaranya adalah dengan menggunakan Kalman Filter. Kalman Filter merupakan sebuah state estimator yang merupakan filter linier terbaik (bila semua syarat terpenuhi) dengan menggunakan konsep Minimum Mean Square Error (MMSE). Dalam tugas akhir ini akan diuji coba dan diamati manfaat Kalman Filter untuk mengestimasi nilai kecepatan motor DC yang sesungguhnya bila sistem tersebut bekerja pada kondisi yang bernoise. Sebagai pembanding, dalam tugas akhir ini akan diuji coba juga teknik pemfilteran data yang lain untuk dibandingkan performansinya terhadap Kalman Filter. Pengujian dilakukan dengan menggunakan program Matlab dengan cara memberikan noise ke dalam sistem. Hasil uji coba menunjukkan bahwa Kalman Filter mampu mereduksi error pada pengukuran kecepatan motor DC hingga kurang dari 0.5 rad/sec hanya dalam waktu 0.025 detik.
Keywords: noise / dengan / merupakan sebuah / teknik / Sebagai / data yang / yang sesungguhnya / untuk mengestimasi

Scifeed alert for new publications

Never miss any articles matching your research from any publisher
  • Get alerts for new papers matching your research
  • Find out the new papers from selected authors
  • Updated daily for 49'000+ journals and 6000+ publishers
  • Define your Scifeed now

Share this article

Back to Top Top