Abstrak — Hybrid  Electric  Vehicle (HEV)  merupakan  suatu kendaraan  dengan  konsep  ramah  lingkungan  dan  hemat energi  yang  diharapkan  menjadi  salah  satu  alternatif menanggulangi  efek  rumah  kaca  dan  krisis  energi.  HEV menggabungkan  kinerja Internal  Combustion  Engine (ICE) atau  mesin  bakar  dan  motor  listrik.  Pada  HEV  dengan konfigurasi  paralel,  ICE  dan  motor  listrik  dapat  bekerja bersama-sama.  Pada  Tugas  Akhir  ini  digunakan  Simulator Parallel  Hybrid  Electric  Vehicle (PHEV).  Simulator  ini merepresentasikan  kondisi  nyata  HEV  namun  dalam  skala yang  lebih  kecil.  Simulator  ini  terdiri  dari  mesin  bakar  2  tak sebagai  penggerak  utama,  motor  DC  sebagai  penggerak pembantu, dan beban berupa rem magnetik arus eddy . Ketika terjadi permasalahan regulator akibat pembebanan lebih pada kendaraan,  kecepatan  putar  pada  ICE  menurun  sehingga kecepatan  HEV  tidak  sesuai  dengan output yang  diharapkan. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu kontroler untuk melakukan pengaturan kerja dari motor listrik agar bekerja sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Kontroler PID – Linear Quadratic Regulator (PID-LQR)  digunakan  untuk  memperbaiki performansi  kerja  HEV  agar  mampu  membantu  ICE mencapai kecepatan putar yang seharusnya. Berdasarkan hasil pengujian secara simulasi didapatkan motor DC menggunakan kontroler  PID-LQR  mampu  membantu  kinerja  ICE  sehingga dapat  mengembalikan  respon  sistem  menuju  nilai steady  state ketika  terjadi  pembebanan  pada  rentang  arus  beban  rem nominal  0.56  A-1.14  A.  Berdasarkan  hasil  pengujian  secara implementasi, motor DC dapat membantu kinerja ICE, namun masih terdapat error steady state .
Kata Kunci — Hybrid Electric Vehicle , ICE, Motor Listrik, Motor DC, PID-LQR

## I. PENDAHULUAN
eiring  berkembangnya  isu  efek  rumah  kaca  karena pencemaran  udara  dan  krisis  energi,  maka  pengembang teknologi terus melakukan inovasi.  Sektor transportasi juga melakukan  inovasi  dibidang  teknologi  kendaraan. Hybrid Electric Vehicle (HEV) merupakan suatu kendaraan dengan konsep ramah lingkungan dan hemat energi yang diharapkan menjadi  salah  satu  alternatif  menanggulangi  efek  rumah kaca dan krisis energi.
Kendaraan Hybrid Electric Vehicle (HEV) dengan mesin hybrid adalah kendaraan yang menggunakan dua atau lebih tenaga  sebagai  sumber  penggerak  [1],  yang  merupakan gabungan antara mesin bakar dan motor listrik. Pada mesin hybrid ,  tenaga  yang  digunakan  untuk  menggerakan kendaraan  bisa  berasal  dari  ICE,  motor  listrik,  maupun gabungan  diantara  keduanya  [1].  Kelebihan  dari  mesin hybrid adalah  saat  ICE  tidak  mampu  mempertahankan
kecepatan  maka  motor  listrik  akan  membantu  memberikan tenaga  [2].  Ketidakmampuan  dalam  mempertahankan kecepatan tersebut biasanya muncul saat terjadi pembebanan lebih pada kendaraan.
Metode  PID- Linear  Quadratic  Regulator (PID-LQR) digunakan untuk mengatur kecepatan motor listrik, sehingga dapat  membantu  ICE  saat  terjadi  pembebanan  lebih  yang dapat menurunkan kecepatan pada kendaraan. Metode PID- LQR  merupakan  metode  PID  optimal  dengan  pendekatan LQR  untuk  menentukan  parameter , dan pada kontroler PID. Dengan menggunakan metode ini diharapkan terjadinya  penurunan  kecepatan  akibat  efek  pembebanan berlebih dapat diatasi dengan adanya pembagian kerja antara dua tenaga sebagai sumber penggerak.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dihasilkan  sebuah simulator  HEV  dengan  konfigurasi  paralel  yang  juga digunakan dalam Tugas Akhir ini [3].

## II. PENGENALAN PLANT DAN KONTROLER
A. Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) [4] Simulator PHEV terdiri dari ICE 2 tak sebagai penggerak utama,  motor  DC  sebagai  penggerak  pembantu  dan  beban berupa  rem  elektromagnetik.  ICE  mengubah  energi  bahan bakar  (bensin)  menjadi  energi  putar  dan  beroperasi berdasarkan  prinsip  satu  siklus  yang  bekerja  secara  terus menerus.  Motor  DC  yang  digunakan  adalah  motor  DC konfigurasi paralel karena memiliki karakteristik non linear. Beban  yang  digunakan  berupa  rem  elektromagnetik  yang memanfaatkan gesekan dua permukaan untuk menghasilkan gaya  lawan  terhadap  gaya  gerak  sehingga  tidak menimbulkan panas yang berlebihan. Karena putaran ICE 4 kali lebih cepat dari motor DC, maka diberi pula timing belt dengan  perbandingan gear 1:4  untuk  menyamakan kecepatan putar kedua motor. Motor DC memerlukan supply tegangan  DC  untuk  beroperasi.  Sumber  tegangan  DC tersebut  didapatkan  dengan  memanfaatkan  tegangan  jala- jala  dari  PLN,  yang  merupakan  tegangan  AC,  kemudian diubah menjadi tegangan DC menggunakan rectifier . Selain itu untuk pembacaan kecepatan dari simulator menggunakan sensor rotary encoder yang dipasangakan pada poros motor DC.  Hasil  pembacaan  kecepatan  melalui rotary  encoder kemudian  dikirimkan  ke  komputer  melalui  proses  akuisisi data  oleh  Arduino  untuk  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk grafik  pada  HMI  yang  telah  dirancang  pada  LabView. Simulator  PHEV  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dan

## Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode PID  Linear Quadratic Regulator
Fanniesha Hamada, Rusdhianto Effendie A.K., dan Ali Fatoni Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Instutut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : rusdhi@elect-eng-its.ac.id, fatoni@ee.its.ac.id
S
konfigurasi  perangkat  keras  simulator  PHEV  dapat  dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 1. Simulator PHEV
Gambar 2. Konfigurasi Perangkat Keras Simulator PHEV

## B. Metode PID-Linear Quadratic Regulator (PID-LQR) [5]
Metode  PID-LQR  merupakan  metode  PID  optimal dengan  pendekatan  LQR  untuk  menentukan  parameter , dan pada  kontroler  PID.  Diagram  blok  PID-LQR dapat ditunjukkan pada Gambar 3.
Pada  metode  PID-LQR  terdapat  beberapa  prosedur  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  parameter  kontroler  PID. Langkah-langkah  perancangan  sistem  kontrol  PID-LQR dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Fungi  alih  yang  didapatkan  dari  proses  identifikasi plant harus diubah dalam representasi state space.
Diketahui  bahwa plant merupakan  orde  dua  dengan input u(t), output y(t), dan fungsi alih plant seperti pada (1).
(1)
Selanjutnya dimisalkan sebuah stat e :
(2)
Representasi plant dalam state  space dapat  dibentuk sebagai berikut :
(3)
sehingga diperoleh parameter plant sebagai berikut :
(4)
2. Menentukan matriks pembobot Q dan R Matriks Q merupakan  koefisien  pembobot  yang digunakan  untuk  menentukan  lebar  area state , sedangkan  matriks R digunakan  untuk  menentukan lebar area sinyal kontrol u. Adapun syarat dari matriks pembobot adalah : a. Matriks simetri
b. Matriks Q adalah  matriks  n n  simetri  harus  semi definit positif.
c. Matriks R adalah  matriks  m m  simetri  harus  definit positif.
Penentuan  matriks  pembobot Q dan R berpedoman pada :
a. Semakin  besar  harga  matriks Q ,  maka  akan memperbesar harga  elemen matriks gain kontrol dan mempercapat sistem mencapai steady state . b. Semakin  besar  harga  matriks R ,  maka  akan memperkecil  harga  elemen  matriks gain kontrol  dan memperlambat sistem mencapai steady state .
3. Menyelesaikan  persamaan Algebraic  Riccati  Equation (ARE).
Persamaan Algebraic  Riccati  Equation (ARE)  seperti ditunjukkan pada (5) :
(5)
Penyelesaian  ini  digunakan  untuk  memperoleh  matriks Riccati P dengan  bantuan  matriks A ,  matriks B ,  dan matriks pembobot Q dan R . 4. Mendapatkan  parameter  PID  berdasarkan  persamaan Kalman gain .
Persamaan  Kalman gain ditunjukkan  pada  (6)  sebagai berikut :
(6)
(7) (8)
(9)
(10)

## Gambar 3. Diagram Blok PID-LQR

## III. IDENTIFIKASI DAN PERANCANGAN KONTROLER
Diagram  blok  sistem  pengaturan  kecepatan  pada  PHEV dapat dilihat pada Gambar 4.

## A. Identifikasi dan Pemodelan Motor DC
Pada  Tugas  Akhir  ini  identifikasi  motor  DC  dilakukan menggunakan  identifikasi  fisik  dengan  mencari  parameter- parameter pada motor DC seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Diagram Blok Fisik Motor DC Konfigurasi Paralel
Parameter-parameter  yang  diperoleh  akan  digunakan untuk  mendapatkan  model  matematika  dari  motor  DC. Berdasarkan  Gambar  5 parameter-parameter yang diperlukan untuk pemodelan motor DC yaitu konstanta gaya gerak  listrik  balik  motor  DC  (
),  konstanta  torsi  motor DC , indukatansi kumparan jangkar ( , resistansi kumparan  jangkar ,  induktansi  kumparan  medan , resistansi kumparan  medan , dan parameter beban ( , dan . Parameter konstanta ggl balik motor DC ( ) diperoleh berdasarkan (11). (11) Parameter
diperoleh  berdasarkan  (12)  dan  nilai diperoleh berdasarkan (13).
(12)
(13)
Pengukuran  parameter  induktansi,  dan  reaktansi  motor DC dilakukan dengan menggunakan alat LCR meter.
Beban  pada  simulator  HEV  terbagi  menjadi  beban  rem elektromagnetik  dan  beban  komponen  penghubung  antara ICE  dengan  motor  DC.  Parameter  beban  yang  diperlukan yaitu  parameter  koefisien  gesek  viskos  motor , parameter  koefisien  gesek  viskos  rem
,  dan  parameter
momen inersia
.
Parameter koefisien gesek viskos motor didapatkan berdasarkan (14).
(14)
Nilai konstanta piringan rem didapatkan berdasarkan (15) :
(15)
Koefisien gesek viskos rem didapatkan bedasarkan (16).
(16)
Parameter  momen  inersia  motor didapatkan  dari respon sistem motor DC saat diberikan sinyal step . Momen inersia motor didapatkan berdasarkan (17).
(17)
Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  nilai  parameter- parameter motor DC seperti pada Tabel 2
Tabel 2. Nilai Parameter-Parameter Motor DC Parameter Besaran (satuan) Nilai Konstanta gaya gerak listrik balik motor (V s/rad) 0,71546 Konstanta torsi motor  (N-m/A)  0,624 Induktansi kumparan jangkar (H) 0,09116 Reakta kumparan medan (Ω 19,748 Induktansi medan (H) 23,34 Reaktansi medan (Ω) 2377,12 Momen Inersia (kg- ) × Koefisien gesek viskos motor (N-m/rad/sec) × Koefisien gesek viskos rem (N-
m/rad/sec)
Pada  Tugas  Akhir  ini  digunakan  Motor  DC  dengan konfigurasi  paralel.  Motor  DC  dengan  konfigurasi  paralel memiliki karakteristik non linear terhadap arus jangkar, arus medan, dan torsi motor. Karena terdapat beberapa parameter pada  konfigurasi  motor  DC  paralel  memiliki  karakterisik non  linear,  untuk  keperluan  perancangan  kontroler  yang memerlukan  model  linear  maka  beberapa  persamaan  pada motor  DC  harus  dilinearisasi  yaitu dan
.  Hasil linearisasi  persamaan dan dapat  dilihat  pada  (18)
dan (19).
(18) (19)
Diagram  blok  fisik  motor  DC  hasil  linearisasi  dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram Blok Fisik Motor DC Hasil Linearisasi
Hubungan input-output motor DC hasil linearisasi dalam fungsi alih dapat dilihat pada (20).
(20)
Dengan  memasukkan  nilai  parameter  pada  Tabel  2    ke dalam (20), didapatkan model matematika motor  DC adalah sebagai berikut :
(21)

## B. Identifikasi dan Pemodelan ICE
Untuk  mendapatkan  permodelan  ICE,  dilakukan identifikasi statis menggunakan metode Strejc. Mtode Strecj merupakan salah satu metode identifikasi dengan penarikan garis  singgung  pada  respon plant .  Pada  metode  Strejc penarikan  garis  berdasarkan  pada  titik  belok  dari  grafik respon seperti pada  Gambar  7.  Dengan ini didapatkan  nilai dan . merupakan  waktu  tunda  sistem  dan merupkan  waktu  saat  repon  melewati  waktu  tunda  hingga mencapai batas penarikan garis terhadap titik belok respon. Nilai dan berpengaruh terhadap orde plant dan untuk memodelkan respon plant berdasarkan tabel Strejc. Dengan diketahui  nilai dan ,  maka  dapat  dicari  nilai berdasarkan  (22).
(22)
Gambar 7. Respon Step Sistem dengan waktu t 1 , t 2 , t i , T U , dan T N
Jika  dari  perbandingan  didapatkan  nilai
,  sistem didekati dengan orde ke-n dengan berdasarkan (23) sebagai berikut:
(23) Berdasarkan nilai dapat ditentukan nilai (dapat dilihat pada  Tabel  3).  Setelah  didapatkan  nilai ,  maka  melalui respon  sistem  dapat  ditemukan  nilai .  Jika  nilai sudah diketahui maka dapat ditemukan nilai seperti pada (24).
(24)
Tabel 3. Taksiran Orde ke-n dan Nilai Titik Singgung [5] 1 0,014 0,264 6 0,493 0,384 2 0,218 0,327 7 0,57 0,394 3 0,319 0,359 8 0,642 0,401 4 0,41 0,371 9 0,769 0,407 5 0,493 0,384 10 0,773 0,413
Hasil pemodelan dengan metode Strejc adalah pendekatan dari  pemodelan  ICE  yang  telah  terhubung  dengan  beban. Model matematika ICE didapatkan berdasarkan (25).
(25)
Pada Tugas Akhir ini digunakan model matematika hasil Strejc pada kondisi beban nominal.  Hasil permodelan untuk ICE berbeban nominal dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Respon Kecepatan Putar ICE Beban Nominal
Berdasarkan hasil perhitungan, pendekatan model dengan metode  Strejc,  didapat  model  orde  ke-2  pada  (26)  sebagai berikut :
(26)
Sehingga  didapatkan  model  matematika  ICE  berdasarkan (25) :
(27)

## C. Perancangan Kontroler PID-LQR
Model  matematika  motor  DC  dari  proses  identifikasi seperti  ditunjukkan  pada  (21).  Diketahui  bahwa plant merupakan  orde  dua  dengan input u(t), output y(t),  dan fungsi alih plant sebagai berikut :
(28)
(29)
(30)
(31) Dimisalkan sebuah state ,
(32)
(33) (34) (35)
dengan,
= Augmented state (36) = Kecepatan putar motor DC                                  (37) = Percepatan motor DC                                          (38)
Masukkan (31) ke (35), sehingga didapatkan (39) :
(39)
Representasi plant dalam state  space dapat  dibentuk sebagai berikut :
Sehingga diperoleh parameter plant sebagai berikut :
Setelah  diperoleh  parameter plant ,  ditentukan  matriks pembobot Q dan R melalui trial  and  error .  Matriks A , matriks B ,  matriks  pembobot Q dan R digunakan  untuk memperoleh  matriks  Riccati P dengan  menyelesaikan persamaan Algebraic  Riccati  Equation (ARE)  seperti  pada (5).  Pada  Tugas  Akhir  ini  dilakukan  pemilihan  matriks Q dan R sebanyak 4 kali dengan matriks Q semidefinit positif dan matriks R definit positif sehingga menghasilkan 4 nilai matriks Riccati P yang berbeda-beda.  Nilai  matriks  Riccati P melalui penyelesaian ARE ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 3. Nilai Matriks P Melalui Penyelesaian ARE
Matriks  Pembobot Matriks P
R
Q
Melalui  persamaan  Kalman gain pada  (6),  (9)  dan  (10), maka  diperoleh  parameter  PID  yang  nilainya  ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai , dan

## Parameter PID
0,0742 0,2236 0,0009 0,2776 0,3162 0,0029 0,9635 1 0,0078 3,1631 7,0711 0,0173 Nilai  Parameter , ,  dan yang  telah  didapatkan kemudian diuji  untuk ditentukan nilai paremeter PID  mana yang  paling  baik  untuk  menyelesaikan  permasalahan regulator pada sistem HEV.

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pengujian  sistem  dilakukan  secara  simulasi  dan implementasi.  Blok  Simulink  simulasi  kontroler  PID-LQR ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Blok Simulink Simulasi Kontroler PID-LQR
Simulasi pertama merupakan simulasi ICE tanpa bantuan motor DC. Simulasi ini bertujuan untuk melihat respon ICE terhadap  adanya  efek  beban.  Pada  proses  pengujian,  ICE akan diberi sinyal masukan berupa sinyal step sebesar 1448 rpm dengan diberi tiga macam beban transien yang berbeda. Klasifikasi  beban  untuk  permasalahan  regulator  ini ditentukan  dari  arus  yang  diberikan  pada  rem elektromagnetik.  Variasi  beban  yang  diperbolehkan  dalam pengujian kontroler harus sesuai dengan pemodelan nominal untuk  ICE  (disesuaikan  dengan range pembebanan nominal),  sehingga  dibatasi  beban  yang  diperbolehkan adalah pada range arus beban 0,56 A– 1,14 A. Pada Tugas Akhir  ini  variasi  arus  beban  yang  diberikan  adalah  0,6  A, 0,7 A, dan 0,8 A. Respon ICE dapat dilihat pada Gambar 10, sedangkan  sinyal  kesalahan  dari  respon  ICE  dapat  dilihat pada Gambar 11.
Gambar 10. Respon Kecepatan Putar ICE dengan 3 Variasi Beban

## Gambar 11. Sinyal Kesalahan ICE dengan  3 Variasi Beban
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  3    variasi beban  yang  berbeda  dapat  dilihat  bahwa  kesalahan  akan bertambah  saat  terdapat  beban  dan  kembali  nol  saat  beban sudah  tidak  ada.  Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  yang diharapkan,  yaitu  pada  permasalahan  regulator  kecepatan motor akan tetap stabil pada  kondisi steady  state mencapai kesalahan  nol  meskipun  ICE  diberi  beban.  Tetapi  pada pengujian  yang  telah  dilakukan,  ICE  saja  tidak  mampu digunakan  mencapai  kesalahan  nol  saat  diberikan  beban sehingga  perlu  diberikan  tenaga  penggerak  pembantu  yaitu motor DC.
Simulasi  kedua  merupakan  simulasi  ICE  beban  nominal dengan  bantuan  motor  DC  menggunakan  kontroler  PID- Linear  Quadratic  Regulator. Simulasi  ini  bertujuan  untuk menyelesaikan  permasalahan  regulator  dengan  mengontrol motor  DC  agar  dapat  memberikan  bantuan  berupa  torsi kepada  ICE saat ada  beban transien.  Beban  yang diberikan juga berupa arus rem terdapat 3 macam yaitu 0,6 A, 0,7, dan 0,8 A.
Pemilihan  parameter  PID  untuk  mempertahankan kecepatan  pada  permasalahan  regulator  berdasarkan  nilai kesalahan  terkecil,  dilihat  dari  nilai  IAE  ( Integral  Absolute Error )  yang  terkecil.  Berdasarkan  hasil  simulasi  (simulink MATLAB  dapat  dilihat  pada  Gambar  12.)  didapatkan  nilai IAE saat arus beban 0,6 A, 0,7 A, dan 0,8 A.

## Gambar 12. Simulink Pencarian Nilai IAE
Nilai  IAE  terkecil    didapat  dengan  parameter , , dan
sehingga parameter PID  tersebut  dianggap  paling  baik  untuk  dapat  membantu kinerja  ICE  memperbaiki  performansinya  mencapai set point ketika diberi beban.
Ketika terjadi penurunan kecepatan, kontroler PID- LQR mampu  mengkontrol  motor  DC  untuk  membantu  ICE  agar dapat mempertahankan kecepatan menuju nilai steady state dari  ICE  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  13  sehingga menghilangkan  keselahan  hingga  99,8  %.  Sinyal  kesalahan dari  keseluruhan  sistem  terhadap set  point seperti  yang ditampilkan  pada  Gambar  14,  dan  sinyal  kontrol  pada Gambar `15.
Gambar  13.  Respon  Kecepatan  Putar  HEV  dengan  3  Variasi  Beban Menggunakan Kontroler PID-LQR
\
Gambar 14. Sinyal Kesalahan HEV dengan 3 Variasi Beban
Gambar 15. Sinyak Kontrol Motor DC dengan 3 Variasi Beban
Pengujian  berikutnya  dilakukan  secara  implementasi dengan melihat respon ICE terhadap beban berupa tegangan rem elektromagnetik dengan adanya bantuan dari motor DC
menggunakan  kontroler  PID-LQR.  Berdasarkan  hasil pengujian  secara  implementasi  seperti  dapat  diamati  pada Gambar  16,  motor  DC  menggunakan  kontroler  PID-LQR mampu  membantu  ICE  untuk  mengembalikan  kecepatan hingga  mendekati set  point pada  saat  terjadi  pembebanan, meskpun masih terdapat error steady state hingga 28,8 %.
Gambar  16.  Respon  Kecepatan  Putar  HEV  Menggunakan  Kontroler  PID- LQR dengan 3 Variasi Beban pada Implementasi

## V. KESIMPULAN
Parameter  kontroler  PID  berupa , dan yang optimal  dapat  dicari  menggunakan  pendekatan Linear Quadratic Regulator berdasarkan penerapan aturan tertentu yang  sesuai.  Motor  DC  dengan  kontroler  PID-LQR  dapat membantu kinerja ICE pada permasalahan regulator dengan nilai  parameter , ,  dan
.  Hasil  pengujian  secara  simulasi  menggunakan kontroler  PID-LQR,  motor  DC  mampu  membantu  kinerja ICE  pada  saat  terdapat  beban  sehingga  kecepatan  yang diinginkan  dapat  dipertahankan  dengan  menghilangkan kesalahan  hingga  99,8  %.  Pada  hasil  implementasi,  motor DC  juga  mampu  membantu  ICE  pada  saat  terjadi pembebanan  sehingga  kecepatan  putar  HEV  mendekati set point ,  meskipun  masih  terdapat error  steady  state hingga 28,8 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Mohebbi, M. Charkhgard and M. Farrokhi, “Optimal Neuro-Fuzzy Control  of  Parallel  Hybrid        Electric  Vehicles”, Vehicle  Power and Propulsion, IEEE Conference , pp.26-30, 7-9 Sept, 2005
[2] W.  A.  Candra,  Pengaturan  Kecepatan  pada  Parallel  Hybrid  Electric Vehicle  Menggunakan  Linear  Quadratic  Regulator  Berdasarkan Particle Swarm Optimization, Surabaya: Jurusan Teknik Elektro ITS, 2014.
[3] G.  Satrio  Aji  Wibowo,  Desain  dan  Implementasi  Kontroler  Optimal Berbasis Neuro Fuzzy untuk Pengendalian Simulator Hybrid Electric Vehicle, Surabaya: Jurusan Teknik Elektro ITS, 2010.
[4]   A.  Endarwati,  Perancangan  Sistem  Pengaturan  Kecepatan  pada Simulator  Parallel  Hybrid  Electric  Vehicle  (PHEV)  Menggunakan Metode  State  Dependent-Linear  Quadratic  Regulator,  Surabaya: Jurusan Teknik Elektro ITS, 2014.
[5]  I.  Pavel  Jakoubek,  "Experimental  Identification  of  Stabile Nonoscilatorry Systems from Step-Responses by Selected Methods," in Konference Studenske Tvuurci-Cinnosti , 2009.
[6] J. B. He, Q. G. Wang and T. H. Lee, "PI/PID Controller Tuning Via LQR  Approach," Proceedings  of  The  37th  IEEE  Conference  on Decision and Control, vol. 1, pp. 1177-1182, 2005.