Penerapan Extended Kalman Filter (EKF) Pada Sistem Monitoring Gelombang Laut Berbasis Sensor IMU GY955

Ryan Yudha Adhitya
{"title":"Penerapan Extended Kalman Filter (EKF) Pada Sistem Monitoring Gelombang Laut Berbasis Sensor IMU GY955","authors":"Ryan Yudha Adhitya","doi":"10.33795/elkolind.v10i3.3714","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"
 
 
 
 Ketinggian gelombang laut merupakan parameter penting yang dapat digunakan di berbagai aplikasi seperti mitigasi bencana tsunami, penentu keberangkatan kapal penumpang serta keperluan surveillance atau pengawasan untuk kajian pembangunan platform offshore. Mengingat pentingnya aplikasi tersebut saat ini dikembangkan buoy yang mampu mengirimkan informasi ketinggian gelombang laut berbasis sensor IMU yang umum digunakan seperti yang dimiliki NDBC (National Data Buoy Center) Amerika Serikat. Kelemahan utama sensor IMU adalah karakteristik data yang memiliki ripple atau riak ketika diterapkan untuk pengukuran ketinggian gelombang laut, sehingga informasi ketinggian puncak atau ketinggian rata – rata gelombang laut menjadi bias. Kelemahan tersebut mampu diminimalkan melalui filter sinyal, salah satunya adalah Extended Kalman Filter (EKF). Berdasarkan simulasi dengan sinyal sinus dan cosinus generator yang diberi noise dengan distribusi normal, penerapan EKF pada sensor GY 955 secara simulasi mampu mendapatkan simpangan baku sebesar: 0.239 cm dari yang sebelumnya: 0.680 cm untuk sinyal sinus dengan noise gaussian. Dan mendapatkan simpangan baku sebesar 0.335 cm dari yang sebelumnya = 0.7413 untuk sinyal cosinus dengan noise gaussian. Sedangkan pada saat pengambilan data dengan ketinggian puncak gelombang (peak amplitude) 100 cm yang diberikan pada periode berulang yaitu tiap 20 detik. Terlihat bahwa sistem monitoring pada penelitian ini mampu meredam noise dengan baik dan mampu mengikuti pola ketinggian gelombang laut aktual dengan selisih sebesar ± 5 cm.
 
 
 
","PeriodicalId":476770,"journal":{"name":"Elkolind : Jurnal Elektronika Otomasi Industri","volume":"60 4","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-11-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Elkolind : Jurnal Elektronika Otomasi Industri","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33795/elkolind.v10i3.3714","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Ketinggian gelombang laut merupakan parameter penting yang dapat digunakan di berbagai aplikasi seperti mitigasi bencana tsunami, penentu keberangkatan kapal penumpang serta keperluan surveillance atau pengawasan untuk kajian pembangunan platform offshore. Mengingat pentingnya aplikasi tersebut saat ini dikembangkan buoy yang mampu mengirimkan informasi ketinggian gelombang laut berbasis sensor IMU yang umum digunakan seperti yang dimiliki NDBC (National Data Buoy Center) Amerika Serikat. Kelemahan utama sensor IMU adalah karakteristik data yang memiliki ripple atau riak ketika diterapkan untuk pengukuran ketinggian gelombang laut, sehingga informasi ketinggian puncak atau ketinggian rata – rata gelombang laut menjadi bias. Kelemahan tersebut mampu diminimalkan melalui filter sinyal, salah satunya adalah Extended Kalman Filter (EKF). Berdasarkan simulasi dengan sinyal sinus dan cosinus generator yang diberi noise dengan distribusi normal, penerapan EKF pada sensor GY 955 secara simulasi mampu mendapatkan simpangan baku sebesar: 0.239 cm dari yang sebelumnya: 0.680 cm untuk sinyal sinus dengan noise gaussian. Dan mendapatkan simpangan baku sebesar 0.335 cm dari yang sebelumnya = 0.7413 untuk sinyal cosinus dengan noise gaussian. Sedangkan pada saat pengambilan data dengan ketinggian puncak gelombang (peak amplitude) 100 cm yang diberikan pada periode berulang yaitu tiap 20 detik. Terlihat bahwa sistem monitoring pada penelitian ini mampu meredam noise dengan baik dan mampu mengikuti pola ketinggian gelombang laut aktual dengan selisih sebesar ± 5 cm.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
基于 GY955 IMU 传感器的海洋波浪监测系统中的扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 应用
& # x0D;& # x0D;& # x0D;& # x0D;海浪的高度是重要的参数,可以使用在各种应用程序,如海啸减灾客船出发,护发素和监控或阿尔诺平台建设由监管部门来研究用途。考虑到该应用程序目前开发的重要性,浮标能够传输基于IMU传感器的海拔信息,这些信息在美国NDBC (NDBC国家浮标数据中心)等常用。IMU传感器的主要弱点是数据特征,当应用到测量海浪的高度时,数据带有涟漪或波纹,从而使峰值或平均高度的信息产生偏差。这个弱点可以通过信号过滤器最小化,其中一个是扩展卡尔曼过滤器。根据模拟信号的正弦和余弦发电机平方根被噪音分布情况正常,EKF应用于运动955地模拟传感器能够得到十字路口巴库以前的0.239厘米:0.680厘米大小的正弦信号的高斯噪声。并得到一个0.335厘米的横截面= 0.7413的余弦信号与高斯噪声。而在波峰高度100厘米的数据检索过程中,每20秒重复一次。可以看出监测系统在这项研究,能够很好地吸收噪音和实际能够遵循高度海浪模式相差高达±5厘米。& # x0D;& # x0D;& # x0D;& # x0D;
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Sistem Monitoring Nutrisi dan PH Air pada Tanaman Hidroponik Berbasis Internet of Things (IoT) Sistem Kendali PID Aplikasi Mini Plant Water Flow Berbasis Arduino Perancangan Sistem Penggorengan Otomatis Menggunakan Metode PI Implementasi Metode K- Nearest Neighbor Pada Penelitian Sistem Otomasi Pemberian Pakan Ikan Nila Bioflok Rancang Bangun Alat Pemberi Makan Entok Otomatis Berbasis Internet of Thing (IoT)
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1