Perpustakaan Digital ITB

Pada saat ini, teknologi sistem persinyalan kereta di Indonesia mengalami perkembangan pesat dengan dibangunnya infrastruktur angkutan publik berbasis rel untuk daerah perkotaan, yang dikenal sebagai urban transit, dengan menggunakan teknologi persinyalan Communication Based Train Control (CBTC). Contoh dari urban transit yang sedang dibangun di Indonesia pada saat ini: Light Rail Transit (LRT) yang menghubungkan Jakarta-Bogor-Depok-Bekasi, Mass Rapid Transit (MRT) di tengah kota Jakarta, dan Automated People Movers (APM) di yang menghubungkan terminal 1,2, dan 3 di Bandara Internasional Soekarno-Hatta, Tangerang. Dengan menerapkan teknologi persinyalan CBTC, maka kereta dapat dioperasikan secara otomatis tanpa masinis. Hal ini dimungkinkan dengan adanya sistem Automatic Train Operation (ATO) di dalam CBTC. Pengoperasian mode otomatis ini dapat dilakukan dengan memberikan suatu profil kecepatan kepada ATO yang berfungsi sebagai nilai referensi yang harus diikuti oleh kereta. APM Bandara Internasional Soekarno-Hatta merupakan salah satu dari urban transit di Indonesia yang direncanakan untuk dioperasikan secara otomatis. Profil kecepatan dibentuk untuk setiap perjalanan antar stasiun dengan mempertimbangkan waktu tempuh dan kecepatan kereta. Permasalahan di dalam menentukan profil kecepatan yang optimal akan diselesaikan dengan menggunakan salah satu dari metode yang ada di dalam optimasi dinamis, yaitu Interior Point Method (IPM). Di mana batasan kecepatan, batasan percepatan, serta jarak yang harus ditempuh menjadi batasan dari sistem. Perancangan profil kecepatan yang optimal didesain dengan menggunakan fungsi objektif waktu minimal. Setelah profil kecepatan dibentuk, selanjutnya akan dijadikan referensi dari sistem kontrol. Sistem kontrol dirancang dengan menggunakan pengontrol Proportional-Integral-Derivative (PID) Robas H? Integral-Backstepping. Pengontrol PID Robas Hinf Integral-Backstepping yang digunakan akan direpresentasikan di dalam state feedback yang ditambahkan ke dalam persamaan ruang keadaan dari sistem kereta. Pengontrol robas dipilih karena di dalam pengoperasiannya, ada ketidakpastian berupa masasa di dalam sistem kereta, terutama pada puncak jam sibuk. Hasil simulasi menunjukkan besarnya nilai Root Mean Square Error (RMSE) dan selisih posisi akhir kereta dengan referensi secara berturut-turut adalah 1,14 x 10^-7 dan 2,86 x 10^-4 m.