Penulis: Rodi Hartono, Hyun Rok Cha, Kyoo Jae Shin
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3387460
Abstrak
Electric power steering (EPS) menimbulkan tantangan kontrol yang signifikan pada kendaraan otonom karena kompleksitas dan non-linearitas yang melekat. Studi ini mengeksplorasi penerapan jaringan saraf buatan (ANN) untuk mengatasi keterbatasan ini. Dua pendekatan diusulkan: 1) pengidentifikasi berbasis ANN yang memanfaatkan algoritma backpropagation (BP) untuk mempelajari dinamika non-linear sistem, dan 2) pengontrol berbasis ANN yang memanfaatkan algoritma Levenberg-Marquardt (LM) untuk meningkatkan kinerja kontrol. Temuan kami menunjukkan efektivitas algoritma BP berbasis ANN yang diusulkan dalam identifikasi sistem EPS yang mencapai akurasi lebih dari 99,6% dalam memprediksi dinamika sistem EPS dibandingkan dengan pendekatan tradisional. Selain itu, pengontrol berbasis ANN yang dipelajari LM bertujuan untuk respons yang lebih cepat dan pelacakan referensi yang lebih tepat dibandingkan dengan metode pengontrol tradisional. Kemajuan ini menggarisbawahi potensi penggunaan metodologi ANN untuk mengoptimalkan kinerja EPS pada kendaraan otonom. © 2013 IEEE.
Kata kunci penulis
Jaringan saraf tiruan; kendaraan otonom; backpropagation; power steering elektrik; Levenberg-Marquardt; pengontrol proporsional integral derivatif; identifikasi sistem; estimator fungsi transfer
Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/85190340507
