## OPTIMASI PENGENDALI PID PADA PESAWAT AUTOPILOT BERBASISKAN ALGORITMA GENETIKA

## Muhammad Ilhamdi Rusydi
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Corresponding author, e-mail: rilhamdi@ft.unand.ac.id
Abstrak —Teknologi pada saat sekarang ini telah menyentuh sisi otomatisasi yang handal. Kemampuan mesin untuk bekerja secara mandiri menjadi suatu hal yang sangat penting dewasa ini, begitu juga pada industri  pesawat.  Pesawat  yang  dapat  menentukan  lintasan  terbangnya  sendiri  disebutkan  juga  dengan autopilot.  Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan  sistem  pengendalian  pesawat  yang  dapat  menjaga ketinggian terbangnya sesuai dengan yang diinginkan pilot. Dengan menggunakan fungsi alih dari sistem pesawat, maka pengendali PID dirancang berdasarkan metoda algoritma genetika atau PID-GA. Performa kendali  PID-GA  ini  ternyata  jauh  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  metoda  pengendali  PID-Ziegler Nichlos  (PID-ZN).  Metoda  pengendali  PID-GA  yang  dipilih  bekerja  pada  nilai  batas=10,  banyak generasi=30 dan populasi sebesar 50. Konstanta proporsional, integral dan derivatif yang dihasilkan adalah 9,66; 9,15 dan 9,06. Dengan kriteria tersebut, waktu naik sistem diperbaiki dari 0,732 detik pada PID-ZN menjadi 0,55 detik pada PID-GA. Sistem juga lebih cepat stabil, dimana pada PID-ZN sistem stabil setelah 19,1  detik  sedangkan  pada  PID-GA  sistem  sudah  stabil  dalam  jangka  waktu  5,3  detik.  Hasil  ini memperlihatkan betapa kendali PID-GA bekerja sangat baik pada sistem pesawat autopilot.
Kata Kunci : Autopilot, Algoritma Genetika, PID.
Abstract — Nowadays, technology counts automation as one of the considerable features on it. The ability of machine to work independently become very important, like in aircraft industry. Aircrafts which able to decide their own path are called autopilot. In this research, the control system of pesawat was designed to keep it fly on the reference of high based on the pilot demands. Using the transfer function of aircraft, PID controller was designed based on genetic algorithm (PID-GA). The performance of PID-GA was compared to  the  PID  which  was  tuned  by  Ziegler-Nichlos.  The  result  showed  that  the  chosen  PID-GA  which  the threshold,  generation  and  population  are  10,  30,  50  performed  better  performance  than  PID-ZN.  The parameter of proportional, integral and derivate controller are 9,66, 9,15 and 9.06. The specification of the system performance based on PID-GA were 0.55 second of rise time, 5.3 second of rise time. This result were better than the PID-ZN results. The system performance based on PID-ZN 0.732 second of rise time and 19.1 second of settling time..
Keywords : Autopilot, Genetic Algorithm, PID
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah merambah  ke  segala  sisi  kehidupan  manusia, baik  itu  dalam  skala  besar  seperti  industri maupun skala kecil seperti kebutuhan sehari-hari manusia.  Teknologi  juga  hadir  dalam  dunia kesehatan, militer, pendidikan, pertanian, komunikasi, transportasi, dll.
Salah  satu  alat  transportasi  adalah  pesawat yang  merupakan  transportasi  udara.    Performa dari sebuah pesawat sangat berhubungan dengan jarak tempuh, daya tahan, kemampuan mendaki, jarak yang ditempuh untuk untuk mendarat dan lepas  landas,  serta  optimisasi  dari  lintasan terbang[1].
Pesawat  dikembangkan  sekarang  ini  agar dapat  bergerak  dengan  pilot  otomatis  atau disebut  juga  dengan autopilot .  Kemampuan kerja  seperti  ini  mempermudah  pekerjaan  dari seorang  pilot  yang  dulunya  sangat  susah  dan melelahkan menjadi lebih sederhana.
Penelitian  tentang autopilot ini  berkembang pesat  untuk  terus  dapat  memperbaiki  performa dari  pesawat  itu  sendiri.  Pada  penelitian[2], pengendalian  pergerakan  lateral  dari  pesawat pada  saat  pendaratan  dikendalikan  dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dan sistem navigasi  radio.  Penelitian  ini  mendapatkan karakteristik respon sistem yang bagus dan nilai puncak yang kecil.
Penelitian lainnya mengenai pendaratan dari pesawat adalah[3].  Pada  penelitian  tersebut, fokus  pengendalian  diberikan  pada  pergerakan longitudinal  selama  proses  pendaratan  dengan menggabungkan H 2 / H ∞ dan teknik pengendali invers dinamik.
Pekerjaan lainnya[4]
telah berhasil
memodelkan tiltrotor dari  pesawat  yang  dapat berfungsi  baik  sebagai  heli  kopter  maupun sebagai pesawat fixed-wing .
Menggunakan  rekonstruksi  kesalahan  dari sensor Inertial  Measurement  Unit (IMU), perhitungan  pergerakan  pesawat  berdasarkan sumbu  putar  bumi  telah  dilakukan  dengan menggunakan data penerbangan yang sebenarnya[5].
Perancangan kendali autopilot pada pegerakan longitudinal dilakukan oleh [6]. Pada penelitian  ini  ditampilkan  perbandingan  antara respon  sistem  dengan  menggunakan  PID tradisional  dan  self-adaptive  fuzzy  PID. Hasilnya  memperlihatkan  bahwa  self-adaptive fuzzy  PID  lebih  unggul  dari  pada  PID  saja. Pengendali  menggunakan  fuzzy  cukup  banyak digunakan  saat  ini,  seperti  pada  [7]  yang mengendalikan sistem mobil robot.
Penelitian  ini  dikerjakan  untuk  merancang dan  mengetahui  performa  sistem  kendali  PID yang  parameternya  dioptimasi  oleh  sistem algoritma  genetika  (PID-AG).  Performa  sistem tersebut  dibandingkan  dengan  PID  Ziegler- Nichlos (PID-ZN) dan sistem tanpa menggunakan pengendali.

## 2. PESAWAT AUTOPILOT
Suatu  psesawat  sederhana  mempunyai  tiga kontrol  dasar,  yaitu: aileron , elevator dan rudder .  Suatu aileron dapat  mengontrol pergerakan  lateral  ( roll ). Elevator dapat mengontrol  pergerakan  longitudinal  ( pitch ).
Rudder dapat mengontrol pergerakan directional ( yaw ).  Gambar  1  mengilustrasikan  tiga  tipe pegerakan pada pesawat tersebut.
Tipe autopilot yang paling dasar adalah tipe dimana  robot  bergerak  lurus  pada  ketinggian yang  tetap  dengan  sedikit  bahkan  hampir  tidak ada manuver yang dilakukan.  Pada pergerakan autopilot ini, referensi diberikan untuk mengaktifkan sistem autopilot. Jika posisi pitch berbeda  dari  referensi  maka  tegangan e g akan dihasilkan  oleh  generator  sinyal  pada gyro vertikal. Servo elevator dapat berupa
elektromekanik  atau  hidrolik  dengan  katup ( valve ) yang dioperasikan secara elektrik. Servo menentukan posisi elevator , yang menyebabkan pitch pesawat  berubah  berdasarkan  sumbu-Y dan mengembalikannya kepada posisi pitch yang diinginkan.
Gambar 1. Tiga tipe pegerakan pada pesawat.
Skema  dari Autopilot pesawat  untuk pergerakan  longitudinal  ditunjukkan  pada Gambar 2 berdasarkan[1].
Elevator Servo (G1) Aircraft Dyanmics
(G2)
θ δ e θ c - + e g Vertical Gyro (H)
Gambar  2.  Skema pesawat  autopilot untuk pegerakan longitudinal
Sistem  dirancang  dengan  menggunakan sistem pesawat autopilot sebagai model sistem. Model ini terdiri dari sistem servo dan dinamik pesawat, dengan sedikit penyederhanaan dari[1] maka  fungsi  transfer  yang  digunakan  untuk servo dan dinamik pesawat adalah (1) dan (2) :
1 G1 s 1  
(1)
2 1 G2 s 2,8s 3, 24    (2)
Dengan  umpan  balik  H  =  1,  maka  fungsi transfer  dari  sistem  pesawat autopilot tersebut adalah (3)
sistem 3 2 1 FT s 3,8s 6,04s 3, 24     (3)

## 3. PENGENDALI PID
Struktur  sistem  kontrol  dengan  pengendali PID  diilustrasikan  oleh  Gambar  3.  Hasil pengurangan antara sinyal referensi, r(t), dengan sinyal  keluaran    y(t)  adalah  galat  yang disimbolkan  dengan  e(t).  Hasil  pengurangan tersebut  menjadi  input  bagi  masing-masing pengendali  proposional,  integral  dan  derifatif. Penjumlahan  dari  semua  aksi  pengendali terhadap  galat  dilambangkan  dengan  u(t). Hubungan  antara  u(t)  dan  galat  diperlihatkan oleh (4) atau dinyatakan dalam (5) dengan K p ,K i dan K D adalah  konstanta  untuk  pengendali proposional, integral dan derivatif [8].
            dt t de T dt t e T t e K t u D t I P ) ( ) ( 1 ) ( ) ( 0 (4) dt t de K dt t e K t e K t u D t I P ) ( ) ( ) ( ) (
0     (5)
Model Sistem y(t) u(t) r(t) Proporsional Integral Derivatif e(t) + + + +-
Gambar 3. Struktur pengendali PID pada sistem.
Konstanta PID didapatkan menggunakan dua metoda,  yaitu  metoda  Ziegler-Nichlos  dan metoda algoritma genetika. Sebagai pembanding kinerja  pengendali  tersebut,  maka  dilakukan juga  analisa  dari  sistem  tanpa  pengendali. Karakteristik  yang  diteliti  pada  sistem  adalah waktu  naik,  waktu  puncak,  maksimum  lewatan dan galat keadaan tunak.

## 4. PENGENDALI PID-ZN
Konstanta  PID  dengan  metoda  Ziegler- Nichlos  didapatkan  melalui  beberapa  tahapan. Langkah  pertama  adalah    dengan  menentukan besarnya  T I menjadi  dan  T D menjadi  0 sehingga diperoleh fungsi transfer dari pengendali adalah K p dengan digram blok seperti yang diperlihatkan oleh Gambar 4. Berdasarkan
diagram  blok  tersebut,  maka  didapatkanlah fungsi transfer (6).
y(t) r(t) Kp e(t) +- 3 2 1 s 3,8s 6,04s 3, 24   
Gambar 4. Diagram blok sistem jika T I =  dan T D = 0.
3 2 P Y(s)
1 R(s) s 3,8s 6,04s 3, 24 K      (6)
Nilai  dari  K P dapat  dihitung  menggunakan kriteria kestabilan Routh sbb:
s 3 1 6,04 s 2 3,8 p 3.24 K 
s 1   P 19,712 K / 3.8  s 0 P 3.24 K 
Dengan melakukan pengamatan pada kolom pertama, maka titik kritis dari sistem ini adalah K P =19,72. Nilai tersebut disebutkan juga dengan titik kritis penguatan atau dilambangkan  dengan K CR . Dengan nilai K P tersebut, maka didapatkan frekuensi  (  P )  yang  berdasarkan  persamaan karakteristik  (7)  adalah  sebesar  2,46  Hz  dan perida (T P ) sebesar 2,56 detik.
3 2 ( j ) 3,8( j ) 6,04( j ) 22,96 0        (7)
Sesuai dengan aturan Ziegler-Nichlos dalam menetapkan  nilai K P , T I dan T D [6]  berdasarkan nilai kritis penguatan, maka nilai K P , T I dan T D ditunjukkan oleh (8), (9) dan (10).
P CR K 0, 6 K
0, 6 19, 72 11,83    
 (8)
I P T 0,5 T
0,6 2,56 1,54      (9)
D P
T 0,125 T 0,125 2,56 0,32    
 (10)
Menggunakan  nilai  K P ,  T I dan  T D tersebut maka  diperoleh  persamaan  fungsi  transfer pengendali  menjadi  (12)  dan  fungsi  transfer lingkar  tertutup  sistem  dengan  menggunakan pengendali  PID  metoda  Ziegler-Nichols  adalah (13).
2 U(s) 3,78s 11,83s 1,68 E(s) s    (11) 2 4 3 2
3.78s 11.83s 1.68 s 3.8s 9.82s Y(s) R(s 15.07s 1.68 )        (12)

## 5. PENGENDALI PID-AG
Perbaikan  kinerja  sistem  dilakukan  dengan perancangan  sistem  PID  berdasarkan  metoda algoritma  genetika.  Proses  algoritma  genetika yang  digunakan  diperlihatkan  oleh  Gambar  5. Populasi  awal  yang  digunakan  pada  sistem  ini adalah 50, nilai populasi ini diambil secara acak.
Populasi Awal Seleksi Persilangan Mutasi
Kriteria terpenuhi? Selesai
Tidak Gambar 5. Diagram alir algoritma genetika. Seleksi individu untuk menghasilkan generasi yang berhasil, memainkan aturan yang terpenting  pada  sistem  algoritma  genetik.  Pada
penelitian ini, tipe seleksi yang digunakan adalah metoda  pemeringkatan  nilai  normalisasi  dari distribusi  geometri,  sesuai  dengan  (13).  Nilai  r adalah  normalisasi  dari  distribusi,  q  adalah probabilias dari terpilihnya populasi terbaik dan n  adalah  jumlah  anggota  dalam  populasi. Menggunakan  nilai  fitness dari setiap  individu, maka  individu  yang  lebih  baik  mempunyai peluang terpilih yang lebih tinggi[6].
n q r 1 (1 q)    (13)
Persilangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metoda interpolasi dari dua orang tua untuk  menghasilkan  2  anak,  seperti  pada  (14) dan (15). Nilai anak pertama dan kedua adalah c 1 dan c 2 . Nilai orang tua pertama dan kedua adalah p 1 dan p 2 , sedangkan a adalah bilangan acak yang bebas dipakai.
  1 1
2 c p *a      p * 1 a    (14)   2 1 2
c p * 1 a p *a    (15)
Pada  tahap  mutasi  terdapat  perubahan parameter  yang  diambil  secara  acak  dari  orang tua menggunakan distribusi probabilitas.

## 6. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  telah  melakukan  pengujian dalam  berbagai  macam  aspek  kemungkinan yang  ada.  Pengujian  pertama  yang  dilakukan adalah  pengujian  performa  sistem  tanpa menggunakan pengendali. Pengujian
selanjutnya  adalah  pengujian  performa  sistem menggunakan  PID-ZN.  Dan  yang  terakhir adalah pengujian sistem menggunakan PID-GA.
Tabel 1. Karakteristik sistem tanpa kendali dan
dengan PID-ZN terhadap masukan step. Parameter Tanpa Kendali PID-ZN Waktu naik 3,81 0,732 Waktu puncak 8,71 1,43 Settling time 12,5 19,1 Maksimum lewatan 8,26 8,72 Galat 0 0
Pengujian  sistem  menggunakan  masukan step  baik  itu  yang  tanpa  menggunakan  kendali dan juga sistem yang menggunakan kendali PID- ZN diperlihatkan oleh Gambar 6 dan Gambar 7. Dengan  membaca  Tabel  1,  ada  beberapa  hal yang menarik pada dua buah sistem ini, pertama adalah  sistem  PID-ZN  dapat  meningkatkan performa  sistem  secara  signifikan  dengan menekan  waktu  puncak  yang  sebelumnya  8,71 detik menjadi hanya 1,43 detik saja. Begitu juga halnya  dengan  waktu  naik  sistem  dengan menggunakan  PID-ZN  tidak  sampai  lebih  dari 1/5 saja dari waktu yang yang dibutuhkan sistem tanpa kendali untuk bernilai 90% dari masukan pertama kali.
Gambar 6. Respon sistem tanpa kendali.
Gambar  7.  Respon  sistem  dengan  pengendali PID-ZN.
Kedua  sistem,  baik  itu  yang  tanpa  kendali maupun  dengan  kendali  tidak  memiliki  galat pada kondisi tunak. Berdasarkan hasil penelitian
ini, ternyata ditemukan bahwa sistem menggunakan  PID-ZN  membutuhkan  waktu yang  lebih  lama  untuk  mencapai  nilai  pada rentang  2%  dari  pada  masukan.  Sistem  tanpa kendali  memiliki settling  time sekitar  12  detik, sedangkan sistem menggunakan PID-ZN membutuhkan waktu sampai dengan 19,1 detik. Hal  ini  memperlihatkan  bahwa  sistem  dengan kendali PID-ZN membutuhkan waktu yang lebih lama untuk mencapai kestabilan.
Sistem  kendali  PID  dikembangkan  juga dengan  menggunakan  algoritma  genetika. Terdapat  3  masukan  pada  sistem  PID-GA  ini, yaitu  jumlah  populasi,  nilai  batas,  dan banyaknya  generasi.  Pada  percobaan  pertama, ditetapkan  nilai  populasi  dan  banyaknya generasi  bernilai  tetap,  sedangkan  nilai  batas dibuat  bervariasi.  Nilai  populasi  dan  banyak generasi  yang  dicoba  adalah  20  dan  20, sedangkan nilai batas bernilai 20, 15, 10, 5 dan 1.  Berdasarkan  nilai  yang  ada  di  Tabel  2, didapatkan  bahwa  waktu  naik  sistem  semakin besar jika nilai batas dikecilkan. Hal ini berarti sistem  lama  mencapai  kondisi  stabilnya. Walaupun  begitu,  maksimum  lewatan  sistem tidak lebih dari 0,12% ketika nilai batas bernilai 1. Berdasarkan percobaan ini maka
didapatkanlah  nilai  batas  yang  akan  di  ambil adalah 10. Tabel  2.  Respon  sistem  terhadap  nilai populasi=20,  banyak  generasi=20, dan nilai batas yang bervariasi. Parameter Batas 20 15 10 5 1 Waktu naik 0,33 0,40 0,56 1,74 6,71 Waktu puncak 0,71 0,87 1,08 4,35 16,1 Settling time 4,89 4,67 5,11 6,62 10,3 Maksimum lewatan 18,5 15,2 5,79 7,65 0,12 Galat 0 0 0 0 0
Berdasarkan  hasil  percobaan  pada  Tabel  2, maka  percobaan  selanjutnya  adalah  dengan memvariasikan  banyak  generasi  terhadap  nilai populasi=20  dan  nilai  batas=10.  Terlihat  pada Tabel 3 bahwa variasi generasi tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  sistem  dengan nilai  populasi  dan  batas  yang  telah  ditetapkan. Berdasarkan  percobaan  ini  maka  diambilnya nilai  batas  sebesar  10  dan  banyak  generasi
sebesar 30. Alasan pemilihan ini adalah karena lebih mengutamakan kecepatan sistem mencapai kestabilan  dan  menganggap  perbedaan ± 0,5% pada maksimum lewatan bernilai sama.
Percobaan selanjut adalah dengan mempertahankan nilai batas dan banyak generasi, sedangkan nilai populasi bervariasi dari rentang 50 s/d 55. Hasil percobaan ini dapat terlibat pada Tabel  4.  Dari  sekian  banyak  kombinasi  yang telah  dirancang,  ternyata  didapatkan  nilai populasi  sebesar  50  menghasilkan  waktu  naik yang  lebih  cepat  dengan  maksimum  lewatan yang  rendah.  Dengan  nilai  batas,  banyak generasi dan populasi sebsar 10, 30 dan 50, maka didapatkan  konstanta  proporsional,  integra  dan derifatif sebesar 9,66; 9,15 dan 9,06.
Perbandingan  enam  parameter  kendali  sistem PID-ZN dan sistem PID-GA diperlihatkan oleh Tabel 4.
Tabel  3.  Respon  sistem  terhadap  nilai populasi=20,  nilai  batas  10,  dan banyak generasi yang bervariasi. Parameter Banyak Generasi 20 30 40 50 60 Waktu naik 0,56  0,54  0,54  0,54  0,54 Waktu puncak 1,08  1,03  1,04  1,05  1,03 Settling time 5,1 5,2 5,3 5,1 5,2 Maksimum lewatan 5,8 5,6 5,1 6,1 5,7 Galat 0 0 0 0 0
Perbandingan kinerja sistem kendali pesawat autopilot dengan menggunakan kendali PID-ZN dan PID-GA diperlihatkan oleh Tabel 5. Sistem
PID-GA  berhasil  memperbaiki  sistem  lebih cepat  mencapai  titik  kestabilannya.  Selain  itu, berdasarkan  nilai  maksimum  lewatan,  sistem PID-GA juga telah menekan parameter tersebut yang  sebelumnya  mencapai  8,72%  menjadi 4,6%.
Tabel 5. Karakteristik sistem PID-ZN dan PID-
GA yang dipilih terhadap masukan step. Parameter PID-ZN PID-GA Waktu naik 0,732 0,55 Waktu puncak 1,43 1,05 Settling time 19,1 5,3 Maksimum lewatan 8,72 4,6 Galat 0 0

## 7. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan perancangan  pengendali  PID  terhadap  sistem autopilot.  Parameter  konstanta  pengendali  PID didapatkan  dengan  metoda  algoritma  genetika. Performa sistem dengan pengendali PID-GA ini ternyata menghasilkan kinerja sistem yang jauh lebih  baik  dibandingkan  dengan  metoda pengendali PID-ZN.
Kendali PID-GA meningkatkan  performa  sistem  tanpa  kendali secara siknifikan. Performa sistem dibandingkan melalui  parameter  masa  peralihan  dan  kondisi tunak, yaitu waktu naik, waktu puncak, settling time, maksimum lewatan dan galat. Oleh karena itu, metoda PID-GA dapat dimanfaatkan dalam merancangan  sistem  kendali  autopilot  pada gerakan longitudinal.
Tabel 4. Respon sistem terhadap nilai batas 10, banyak generasi=30, dan populasi yang bervariasi. Parameter Populasi 20 30 40 50 60 51 52 53 54 55 Waktu naik 0,54 0,54 0,54 0,55 0,56 0,54 0,54 0,55 0,54 0,55 Waktu puncak 1,03 1,04 1,03 1,05 3,17 1,03 1,04 1,08 1,04 1,04 Settling time 5,2 5,3 5,1 5,3 5,23 5,3 5,4 5,3 5,2 5,4 Maksimum lewatan 5,6 5,5 5,8 4,6 6,52 5,2 4,9 5,7 5,6 4,5 Galat 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

## DAFTAR PUSTAKA
[1] John, H.B., Automatic Control of Aircraft and Missiles, ed. 2 , Willey (1991).
[2] Mihai,  L.,  Romulus,  L., Automatic
Control  of  Aircraft  Lateral-directional Motion  During  Landing  Using  Neural Networks and Radio-Technical Subsystems ,  Neurocomputing 171 ,  471- 481 (2016).
[3] Romulus,  L.,  Mihai,  L., Application  of
H 2 /H ∞ and  dynamic  inversion  techniques to  aircraft  landing  control ,  Aerospace Science  and  Technology 46 , 146-158
(2015).
[4] Xinhua,  W.,  Lilong,  C., Mathematical
Modelling  and  Control  of  a  Tilit-Rotor Aircraft , Aerospace Science
and
Technology 47 , 473-492 (2015).
[5] Peng  L.,  Erik-Jan  van  Kampen,  Cornelis de Visser, Qiping, C., Nonlinear Aircraft Sensor  Fault  Reconstruction  in  the
Presence  of  Disturbances  Validated  by
Real  Flight  Data ,  Control  Engineering Practice 49 , 112-128 (2016).
[6] Andrew C., Peter F., Hartmut P., Carlos F., Genetic  Algorithm  Toolbox , Version  1.2, Department  of  Automatic  Control  and System Engineering, University of Sheffield.
[7] Darwison,  Ilhamdi  Rusydi,  Rico  Fajri., Kontrol Posisi Robot Mobil Menggunakan  Logika  Fuzzy  dengan Sensor Ultrasonik , JNTE 1 , 33-41(2012).
[8] Katsuhiko Ogata., Modern Control
Engineering, ed. 3 , Tom Robbins (1997).

## Biodata Penulis
Muhammad  Ilhamdi  Rusydi adalah  seorang pengajar di Jurusan Teknik Elektro Unand sejak tahun 2005 dengan bidang keahlian Human and Intelligent Control Machine .