Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS
Asfihani, Tahiyatul
Departemen Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknik ITS

 1 
Estimasi Fault Aktuator USV Menggunakan Metode Adaptive Kalman Filter Ananda, Mirdha Suci; Asfihani, Tahiyatul
Jurnal Teknik ITS Vol 14, No 1 (2025)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v14i1.155000

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.
Estimasi Kesalahan Aktuator pada Kapal Tanpa Awak dengan Adaptive Extended Kalman Filter Damayanti, Erlyana Trie; Asfihani, Tahiyatul
Jurnal Teknik ITS Vol 14, No 1 (2025)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v14i1.156092

Abstract

Unmanned Surface Vessel (USV) telah menjadi inovasi penting dalam teknologi maritim karena kemampuannya untuk meningkatkan eksplorasi, pengawasan, dan pengelolaan sumber daya laut. Namun, sebagai bagian dari sistem kontrol otomatis, USV rentan terhadap kesalahan aktuator, yang dapat mengganggu kinerja dan mengancam keselamatan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pengamat yang mampu memperkirakan variabel keadaan dan kesalahan aktuator pada USV. Metode yang digunakan adalah Adaptive Extended Kalman Filter (AEKF), yang dapat mengatasi karakteristik nonlinier dari sistem USV. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode AEKF efektif dalam mengestimasi kesalahan aktuator dan variabel keadaan pada USV, dengan tingkat konvergensi yang dapat diatur melalui parameter forgetting factor.
Co-Authors Ananda, Mirdha Suci Damayanti, Erlyana Trie