## Perbandingan Metode Kalibrasi Jaringan Saraf Tiruan Dengan Persamaan Polynomial Pada Proses Kalibrasi Sensor Gaya 6 Aksis
Anton Royanto Ahmad 1 , Roy Waluyo 1 1 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor Corresponding author : anton.royanto@uika-bogor.com
Abstrak : Sensor gaya dan momen enam aksis telah banyak digunakan dan menjadi komponen yang sangat penting dalam  otomasi  dan  robotika.  Desain  struktur,  susunan strain  gage dan  kalibrasi  menjadi  faktor  untuk  mendapatan sensor  yang  akurat  dan decoupled. Dalam  studi  kali  ini  akan  digunakan  struktur  silang  dan  susunan  yang  baru dengan menggunakan strain gage yang parallel. Dua tipe kalibrasi akan digunakan dan dibandingkan yaitu Jaringan saraf tiruan dan persamaan polynomial. Percobaan menggunakan gaya dan momen gaya secara terpisah menunjukan bahwa jaringan saraf tiruan lebih baik ketimbang polynomial.
Kata kunci: kalibrasi, sensor gaya, persamaan polynomial

## 1. PENDAHULUAN
D ewasa  ini,  6  aksis  sensor  gaya  sudah  banyak digunakan  pada  berbagai  aplikasi,  seperti  pada  robot industri,  kebutuhan  kesehatan,  dan  robot humanoid (1).  Sensor  gaya  6  aksis  artinya  untuk  menghitung  3 gaya  pada  arah  kartesian  dan  3  buah  momen  secara bersamaan. Ada dua tipe dari sensor gaya berdasarkan hubungan  sinyal  output  dengan  gaya  yang  diberikan: coupled sensor dan decoupled sensor. Coupled sensor artinya ketika memberikan gaya murni pada salah satu aksis  maka  akan  melibatkan  beberapa  sirkuit  sinyal. Decoupled sensor  artinya  ketika  memberikan  gaya murni  pada  satu  aksis  maka  hanya  melibatkan  satu sirkuit  sinyal  aksis  tersebut  saja.  Keuntungan  dari decoupled  sensor adalah  kemudahan  dalam  proses kalibrasi (2).
Ada  banyak  jenis  metode  kalibrasi  dalam pembuatan decoupled  force  sensor seperti  algoritma genetika,  jaringan  saraf  tiruan  (3;  4;  5), least  square , FLANN (6), dan lain lain (7).
Dalam  studi  ini  akan  digunakan  struktur  silang, dengan  menggunakan  susunan strain  gage yang  baru. Kami  akan  menggunakan  perbandingan  kalibrasi Jaringan Saraf Tiruan dan persamaan polynomial. 2. METODE
Metode  penelitian  dibagi  menjadi  beberapa tahap. Dimulai dari pemilihan desain struktur, memilih sususnan  strain  gage,  kemudian  pemilihan  metode kalibrasi.
Desain Struktur
Desain struktur yang digunakan dalam studi kali ini menggunakan desain yang dirancang oleh (2). Material struktur (lihat
Gambar 1 ) yang digunakan dalam penelitian ini terbuat dari bahan Aluminum Alloy 7075-T6.
Gambar 1 Struktur Sensor Gaya

## Susunan Strain Gage
Dalam studi kali ini digunakan transduser berupa strain  gage  dari  HBM,  tipe  1-DY43-3/350.  Ini merupakan  tipe double  strain gage yang  parallel. Strain  gage  memiliki  hambatan  sekitar  350  ohm. Gambar  2  menunjukan  susunan  32  strain  gage  yang digunakan.  Total  strain  gage  yang  aktif  adalah  24. Setiap  empat  buah  strain  gage  disusun  menjadi jembatan Wheatstone .  Sehingga  memiliki  enam  buah jembatan.  Masing-masing  jembatan  diperuntukan untuk mengukur enam aksis (lihat Gambar 3).
Gambar 2 Rancangan susunan strain gage a) tampak atas b) tampak bawah c) tampak depan d) tampak belakang
Gambar 3 Jembatan Wheatstone a) Aksis Fx b) Aksis Fy c) Aksis Fz d) AKsis Mx e) Aksis My f) Aksis Mz

## Kalibrasi
Di  dalam  penelitian  ini  akan  dibandingkan  dua metode  kalibrasi.  Pertama  menggunakan  JST    (4), kemudian  yang  kedua  menggunakan  persamaan polynomial (2; 1; 8).

## Jaringan Saraf Tiruan
Berdasarkan  penelitian  yang  berasal  dari  (4), jaringan  memiliki  dua  layar  tersembunyi  seperti  yang dijelaskan pada Gambar 4.
Gambar 4 Jaringan Saraf Tiruan Sensor Gaya 6 Aksis

## Persamaan Polinomial
Hubungan antara sinyal dari transduser dan gaya atau  momen  yang  diberikan  kepada  struktur  adalah linear  (2).  Setiap  jembatan  dibuat  khusus  untuk menghitung  satu  aksis.  Maka  dari  itu  penelitian  ini menggunakan  persamaan  polynomial  (persamaan linear).

## Piranti Kalibrasi
Untuk  dapat  menguji  dan  mengkalibrasi  sensor gaya,  maka  dibuat  piranti  seperti  pada  Gambar  5. Piranti  ini  berguna  untuk  menghasilkan  gaya  dan momen  gaya  yang  murni  untuk  aksis  yang  berbeda. Piranti  ini  terinspirasi  dari  hasil  penelitian  (2). Piranti ini terinspirasi dari hasil penelitian (2).

## Gambar 5 Piranti Kalibrasi

## 3. HASIL DAN DISKUSI Jaringan Saraf Tiruan
Tabel  1  menunjukan  hasil  dari  rata-rata  error pada  bacaan  masing-masing  sensor.  Menunjukan bahwa  tingkat  ketelitian  force  sensor  adalah  rerata error  yang  paling  tinggi.  Ketelitian  force  sensor dengan  menggunakan  metode  kalibrasi  Jaringan  saraf tiruan adalah -8.00%.
P ersamaan Polinomial Error! Reference source not found. menunjukan  hasil  dari  rata-rata  error  pada  bacaan masing-masing  sensor.  Menunjukan  bahwa  tingkat ketelitian  force  sensor  adalah  rerata  error  yang  paling tinggi.  Ketelitian  force  sensor  dengan  menggunakan metode  kalibrasi  Persamaan  Polinomial  adalah  11.83 %.
Tabel  1  Hasil  rata-rata  error  pada  metode  kalibrasi Jaringan Saraf Tiruan
Axis of Applied Loading
Reading FX (%) FY (%) FZ
(%) MX
(%) MY (%) MZ
(%) FX -1.56 -0.14 0.25 -2.75 -4.87 1.18 FY 0.45 7.44 0.74 0.60 -2.64 -0.38 FZ 5.25 1.46 7.92 -0.05 -8.00 -7.10 MX 0.24 0.26 1.26 -4.61 -1.87 1.77 MY 1.54 -0.21 0.85 -0.97 -2.04 2.03 MZ -0.28 -0.98 1.93 2.44 1.78 6.03
Tabel  2  Hasil  rata-rata  error  pada  metode kalibrasi Persamaan Polinomial

## 4. KESIMPULAN
Desain struktur dan susunan strain gage berperan sangan  besar  dalam  membuat force  sensor yang decoupled (9).  Dengan  menggunakan  desain  struktur yang  sama  dengan  studi  terkini  (2)  dan  dengan susunan strain  gage yang  terbaru  akan  mendapatkan hasil  yang  berbeda.  Penggunaan  jaringan  saraf  tiruan dapat meningkatkan akurasi (5; 4), dengan maksimum kesalahan  adalah  -8%.  Metode  JST  lebih  baik  dari metode  kalibrasi  yang  menggunakan  Persamaan polynomial.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Development of 6-axis force/moment sensor for a humanoid robot’s intelligent foot. Kim, Gab-Soon, Shin, Hi-Jun dan Yoon, Jungwon. 2008, Sensors and Actuators A, Vol. 141, hal. 276-281.
2. Shape optimization of a mechanically decoupled six-axis force/torque sensor. Kang, Min-Kyung, Lee,
Soobum dan Kim, Jung-Hoon. 2014, Sensors and Actuators A, Vol. 209, hal. 41-51.
3. Artificial Neural Networks in Measurements.
Daponte, P dan Grimaldi, P. 1998, Measurement, hal. 93-115.
4. Neural-Network-Based Six-axis Force/Torque Robot Sensor Calibration. Yao, Zhihui, et al., et al.
s.l. : IEEE, 2010. 2010 International Conference on Electrical and Control Engineering.
Axis of Applied Loading Reading FX (%) FY (%) FZ (%) MX (%) MY (%) MZ
(%) FX -1.50 -0.47 0.17 1.61 1.47 -4.43 FY 3.52 4.12 2.96 4.38 2.42 3.84 FZ 11.59 11.83 7.40 -5.57 -9.57 -4.34 MX -1.13 -1.25 0.28 -5.6 0.45 0.48 MY 1.39 1.83 1.97 2.04 -1.10 4.68 MZ -0.87 -1.24 1.00 1.18 0.15 1.04
5. A New Robot Finger Force Sensor Using Neural
Network. Kuribayashi, Katsutoshi, et al., et al.
Yokohama : IEEE/RSJ, 1993. International Conference on Intelligent Robots and Systems.
6. Modeling of an intelligent pressure sensor using functional link arti®cial neural networks. Patra, Jagdish C. dan Bos, Adriaan van den. 2000, ISA Transactions, hal. 15-27.
7. Dynamic Decoupling and Compensating Methods of Multi-Axis Force Sensors. Xu, Ke-Jun dan Li, Cheng. 5, s.l. : IEEE, 2000, Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 49.
8. Optimal design and experiment research of a fully pre-stressed six-axis force/torque sensor. Wang, Zhijun, et al., et al. 2013, Measurement, Vol. 46, hal. 2013-2021.
9. Shape optimal design and force sensitivity evaluation of six-axis force sensors. Chao, Lu-Ping dan Chen, Kuen-Tzong. 2, 1997, Sensors and Actuators A, Vol. 63, hal. 105-112.
10. Development of the 6-axis force/moment sensor for an intelligent robot’s gripper. Park, Joong-Jo dan Kim, Gab-Soon. 2005, Sensors and Actuators A, hal. 127-134.
11. Design and evaluation of a six-component load cell. Joo, J.W., Na, K.S. dan Kang, D.I. 2002, Measurement, hal. 125-133.