Pengendalian Kedalaman dan Kemiringan Gerak Rolling ROV ( Remotely Operated Vehicle ) Menggunakan Metode Neural Network

Ilham, Ahmad (2019) Pengendalian Kedalaman dan Kemiringan Gerak Rolling ROV ( Remotely Operated Vehicle ) Menggunakan Metode Neural Network. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0915040038 - Ahmad Ilham - Pengendalian Kedalaman dan Kemiringan Gerak _i_Rolling__i_ ROV (_i_Remotely Operated Vehicle__i_) Menggunakan Metode _i_Neural Network__i_.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

ROV (Remotely Operated Vehicle) merupakan jenis robot bawah air yang dikendalikan menggunakan remote control. Salah satu jenis gerak pada ROV merupakan gerak rolling. Adanya tekanan hidrostatik pada kedalaman tertentu dapat mempengaruhi gerak ROV. Untuk meningkatkan performa gerak dari ROV, maka dibuatlah sistem pengendalian kedalaman dan kemiringan gerak rolling. ROV menggunakan remote control berupa aplikasi desktop dengan sistem komunikasi LAN (Local Area Network) untuk memonitoring dan mengendalikan gerak dengan Arduino Mega sebagai mikrokontrollernya. Selain itu, terdapat sensor GY25 dan sensor MS5803 sebagai sensor masukan untuk mengendalikan kemiringan gerak rolling dan kedalaman ROV didalam air. Apabila ROV mengalami gangguan sehingga berpengaruh pada kedalaman dan kemiringan gerak rolling maka Arduino Mega akan mengontrol 2 motor DC bilge pump melalui driver motor sebagai aktuator keluaran untuk mempertahankan kedalaman dan kemiringan gerak rolling ROV sesuai dengan set point menggunakan metode Neural Network. Metode ini menggunakan 2 input, 1 hidden layer, dan 2 vektor output. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengan metode neural network didapatkan tingkat keberhasilan ROV dalam mempertahankan posisi rolling sebesar 88% dari 12 kali percobaan pada kedalaman air yang berbeda.

Actions (login required)

View Item