PERANCANGAN KONTROLER NEURO-ROBUST FUZZY (NEU-ROF) UNTUK PENGATURAN AIR TO FUEL RATIO (AFR) PADA MODEL MOBIL BERMESIN INJEKSI BENSIN BERDASARKAN PROFIL KARAKTERISTIK MENGEMUDI PENGENDARA

Abstract

Perkembangan strategi kontrol di bidang otomotif dalam dua dekade terakhir difokuskan pada desain mesin dan strategi kontrol untuk menunjang kebijakan hemat energi dan ramah lingkungan. Pengontrolan air to fuel ratio (AFR) mesin agar mencapai nilai optimal  merupakan salah satu cara yang tepat untuk menunjang kebijakan tersebut. Secara umum nilai AFR diatur pada angka 14,67. Karakteristik mengemudi pengendara, yang pada penelitian ini dibagi menjadi 3, yaitu akselerasi, pengereman dan karakter steering yang berbeda pada setiap pengendara memiliki nilai optimal AFR yang berbeda juga. Dalam penelitian ini, penulis mendesain kontroler yang merupakan pengembangan dari robust fuzzy, yakni neuro robust fuzzy (Neu-ROF). Kontroler robust fuzzy terbukti mampu mengatasi permasalahan pada torsi mesin. Sebagai salah satu teknik clustering, neural network ditambahkan dalam teori robust fuzzy untuk mengatur nilai referensi AFR. Penelitian clustering AFR referensi berdasarkan karakter mengemudi pengendara yang telah dilakukan sebelumnya, didapatkan hasil nilai AFR sebesar 12,6 untuk mode sporty, dan 15,4 untuk mode economic. Hasil penelitian didapatkan nilai rata rata integral area error kontroler robust fuzzy sebesar 4,47. Model kendaraan dengan Neu-ROF dapat berakselerasi 0,2 – 0,25  m/s² lebih cepat pada saat mode AFR sporty, pada saat mode AFR economic model kendaraan dapat menghemat bensin sebesar 4 – 5%.