I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   1 Feb r u ar y   2021 ,   p p .   794 ~ 8 0 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 1 i 1 . pp 7 9 4 - 801          794       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Desig n   o spa r k  i g nition eng ine spe ed contro l usi ng     ba a lg o rith m       H er la m ba ng   Set ia di 1 ,   K a rl  O .   J o nes 2 ,   T eg uh   Ary o   Nug ro ho 3   M uh a mm a d Ab dil la h 4 ,   H er r i Trila k s a na 5 ,   T a hta   A m ri lla h 6   1, 6 S c h o o o f   A d v a n c e d   Tec h n o lo g y   a n d   M u lt id icip li n a ry ,   Un iv e rsit a s A irl a n g g a ,   In d o n e sia   2 De p a rtme n o f   El e c tro n ics   a n d   E lec tri c a En g in e e rin g ,   L iv e rp o o J o h n   M o o re s Un iv e rsity ,   Un it e d   K in g d o m   3, 4 De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsitas   P e rtam in a ,   In d o n e sia   5 De p a rtme n o f   P h y sic s ,   F a c u lt y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   Un iv e rsitas   A irl a n g g a ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   1 1 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   J u l 1 9 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   J u l 2 8 ,   2 0 2 0       T h e   m o st  c o m m o n   p ro b lem   in   sp a rk   ig n it io n   e n g in e   is  h o w   to   in c re a se     th e   sp e e d   p e rf o rm a n c e .   Co m m o n ly   re se a rc h e rs  u se d   trad it io n a m a t h e m a ti c a l   a p p ro a c h e f o d e sig n in g   sp e e d   c o n tr o ll e o f   sp a rk   ig n it io n   e n g in e .   Ho w e v e r,   th is  so l u ti o n   m a y   n o b e   su ff icie n t.   He n c e ,   it   is  im p o rtan to   d e sig n   th e   sp e e d   c o n tro ll e u sin g   sm a rt  m e th o d s.  T h is  p a p e p ro p o se a   m e th o d   f o d e sig n in g   sp e e d   c o n tro l ler  o f   a   sp a rk   ig n it io n   e n g in e   u si n g   th e   b a a lg o rit h m   (B A ) .     T h e   si m u latio n   is  c a rried   o u u si n g   th e   M A TL A B/S IM U L INK   e n v iro n m e n t.   T i m e   d o m a in   sim u latio n   is  c a rried   o u to   in v e stig a te  th e   e ff ica c y   o   th e   p r o p o se d   m e th o d .   F ro m   th e   sim u latio n   re su lt s,  it   is  f o u n d   th a b y   d e sig n in g   sp e e d   c o n tro ll e o f   sp a rk   ig n it io n   e n g in e   u sin g   P b a se d   b a t   a lg o rit h m ,   th e   sp e e d   p e r f o r m a n c e   o sp a rk   i g n it io n   e n g in e   c a n   b e   e n h a n c e d   b o t h   in   n o   l o a d   c o n d it i o n   a n d   l o a d   c o n d it i o n   c o m p a re d   to   c o n v e n ti o n a P c o n tro ler .   K ey w o r d s :   B at  alg o r ith m   L o ad   to r q u e   P I   co n tr o ller   Sp ar k   ig n itio n   en g i n e   Sp ee d   r esp o n s e   T r an s p o r tatio n     s er v ices   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Her la m b an g   Setiad i,    Sch o o l o f   A d v a n ce d   T ec h n o lo g y   a n d   Mu lt id icip lin ar y ,   Un i v er s ita s   A ir lan g g a ,   C a m p u s   C   UN A I R   Ged u n g   N an izar ,   Mu l y o r ej o ,   Su r ab a y a,   I n d o n esia.   E m ail:  h . s etiad i @ s t m m . u n air . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   Sp ar k   i g n itio n   en g i n i s   o n t y p o f   i g n i tio n   en g i n t h at   i s   w id el y   u s ed   in   m o to r   v e h ic les  ar o u n d     th w o r ld .   A lo n g   w i th   d ev elo p m e n t   o f   tec h n o lo g y ,   r esear ch   an d   d ev elo p m e n t   o f   t h i s   m ac h in e   co n ti n u es  to   b ca r r ied   o u s tar tin g   f r o m   th c o n s tr u ct io n   o f   th m ac h in to   its   m an a g e m en e lectr o n ics.  T h m o s f r eq u en tl y   d is cu s s ed   p r o b lem s   i n   s p ar k   ig n it io n   en g i n es  ar en g in p er f o r m a n ce   an d   f u el  ef f i cien c y .   I n   e n g in e   p er f o r m a n ce ,   r esear c h er s   f o cu s ed   o n   co n tr o lli n g   th e   en g i n s p ee d   an d   m a n i f o ld   p r ess u r a s   r ep o r ted   in   [ 1 ,   2 ] .   I n   th at  r esear ch ,   t h au t h o r s   ar f o cu s ed   o n   d esig n i n g   t h en g i n s p ee d   co n tr o ller   u s i n g   tr ad itio n al   m at h e m a tical  ap p r o ac h .   Ho w e v er ,   u s i n g   tr ad itio n al  m at h e m a tical  ap p r o ac h   m a y   n o b s u f f icie n t   as     th s p ar k   i g n itio n   e n g in m o d el  in cl u d es  h i g h   n o n   l in ea r it y .   Hen ce ,   it  is   es s en t ial  to   d esig n   th e n g in s p ee d   co n tr o ller   b ased   o n   s m ar m e t h o d s   s u c h   as  u s i n g   ar tific ial  in tellig e n ce   m eth o d s .   A r ti f icial  i n telli g e n ce   m et h o d s   ar d iv id ed   in to   th r ee   ca teg o r y ar tif icia n eu r al  n et w o r k ,   f u zz y   lo g ic,   an d   n at u r in s p ir ed   m e tah e u r is tic  al g o r ith m s Natu r i n s p ir ed   m eta h eu r i s tic  al g o r ith m s   h av g ai n ed   s ig n i f ica n atte n tio n   a s   t h e y   co u ld   p r o v id o p tim a a n d   ef f icie n w a y s   f o r   h a n d lin g   e n g in ee r i n g   p r o b lem s .     T h ap p licatio n   o f   m eta h e u r is tic  alg o r ith m   o n   p o w er   s y s t e m   p r o b lem s   is   r ep o r ted   in   [ 3 ] .   I n   th at  r esear ch ,   th d i f f er e n tial   ev o l u tio n   al g o r ith m   w a s   u s ed   to   d esi g n   t h r esil ie n w id ar ea   o s cillatio n   d am p i n g .   Fro m   t h at   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Desig n   o f sp a r ig n itio n   e n g in s p ee d   co n tr o l u s in g   b a a lg o r ith m   ( He r la mb a n g   S etia d i )   795   r esear ch ,   it  w as  r ep o r ted   th at  th d if f er en tial  e v o lu tio n   alg o r ith m   p r o v id ed   s ati s f ac to r y   r e s u lt s   i n   o p ti m izi n g   r esil ien t   w id e - ar ea   o s cillatio n   d a m p in g .   R esear c h   e f f o r i n   [ 4 ]   atte m p ted   to   u s p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   f o r   w o r k f lo w   s c h ed u li n g .   Fro m   th eir   r esear ch   it  w as  f o u n d   th at  w o r k f lo w   s ch ed u li n g   ca n   b s et  o p tim all y   b y   u s i n g   p ar ticle  s w ar m   o p ti m iza tio n .   Au t h o r s   in   [ 5 ] ,   p r o p o s ed   s o lu tio n   f o r   m a k i n g   o p ti m a itin er ar y   u s i n g   a n t   co lo n y   o p ti m izatio n .   T h ap p licatio n   o f   h y b r id   p ar ticl s war m   o p ti m iza tio n   ( P SO)   a n d   w ee d   o p ti m izatio n   ( W O)   f o r   d esig n i n g   P I co n tr o ller   o f   m ar i n d iesel  e n g i n s p ee d   co n tr o is   r ep o r ted   in   [ 6 ] .   Fro m     th s i m u latio n   r es u lts ,   it  is   f o u n d   t h at  b y   co m b in i n g   b et w ee n   P SO  a n d   W th P I co n tr o ller   ca n   b e   d esig n ed   o p ti m all y .   R esear c h   ef f o r in   [ 7 ]   ex p lain ed   th ap p licatio n   o f   ad ap tiv s a f ex p er i m en ta tio n   d y n a m ics  f o r   d ata - d r iv e n   n e u r o en d o cr in e - P I co n tr o o f   m u lti  i n p u m u lti  o u tp u t.  Au t h o r s   o n   [ 8 ] ,   p r o p o s e d     m et h o d   f o r   d esi g n in g   P I c o n tr o ller   tu n i n g   b a s ed   o n   s af e   ex p er i m e n tatio n   o n   liq u id   s lo s h .   T h ap p licatio n   o f   an co lo n y   o p ti m izatio n   n e ld er   m ea d   ( AC O - NM )   f o r   d esig n i n g   P I   co n tr o ller   is   r ep o r ted   in   [ 9 ] .   I n   th o s e   r esear ch   o f f - r o ad   elec tr ic  v e h icle  i s   u s ed   as  t h tes b ed   s y s te m .   Fro m   t h r es u lt s ,   it   th is   f o u n d   t h at  b y   d esig n in g   P I   co n tr o ller   b ased   o n   t h AC O - NM   alg o r it h m   co u ld   ac h iv e   t h m ax i m u m   o v er s h o o av er ag e   <1 0 %.  Fu r th er m o r e,   A C O - N alg o r ith m   co u ld   p r o v id h i g h   q u alit y   s o lu tio n s   f o r   lo w er   co m p u tatio n al  co s t.   g e n etic   al g o r ith m   w a s   u s e d   to   d etec t h n et w o r k   in tr u s io n s   [ 10 ] .   A n   atte m p to   u s e   f ir e f l y   alg o r ith m   f o r   p lacin g   r ea cti v p o w er   co m p e n s a tio n   i n   d is tr ib u tio n   n et w o r k   is   r ep o r ted   in   [ 11 ] .   Fro m     th r es u lt s ,   it   is   f o u n d   t h at   b y   u s in g   f ir e f l y   al g o r ith m   a s   m et h o d ,   th b ala n ce   b et w ee n   ac tiv a n d   r ea cti v e   p o w er   in   d is tr ib u t io n   n et w o r k .   Am o n g   n u m er o u s   t y p es  o f   n atu r in s p ir ed   m eta h eu r i s tic  alg o r ith m s ,   th e   b at   alg o r ith m   is   b ec o m i n g   f a v o r ab le  d u to   its   s i m p le  co d in g   an d   f ast  co m p u tatio n al  p r o ce s s   [ 12 ].   Hen ce ,   th is   p ap er   p r o p o s es  m et h o d   f o r   o p tim a ll y   d esi g n   s p ee d   co n tr o ller   o f   s p ar k   ig n it io n   e n g in u s in g   b at  al g o r ith m   ( B A )   as  B A   ca n   p r o v id lo w   co m p u tatio n al  co s a n d   r eli ab le  r esu lts .   T h r est  o f   th p ap er   is   o r g an ized   as   f o llo w s Sectio n   2   p r o v id es  t h f u n d a m en ta t h eo r y   o f   s p ar k   ig n itio n   en g i n e,   P I   co n tr o ller   an d   b at  alg o r it h m T h m et h o d   f o r   d esi g n i n g   s p ar k   i g n i tio n   e n g in e   u s i n g   b at  alg o r it h m   is   p r esen ted   i n   Se ctio n   3 .   Sectio n   4   f o cu s es  o n   a n al y zin g   th e   s i m u latio n   r es u lts .   T h last   s e ctio n   h i g h l ig h th e   co n tr ib u ti o n ,   co n cl u s io n s   an d   f u tu r d ir ec tio n   o f   t h r esear c h .       2.   F UNDA M E NT AL   T H E O R   2 . 1 .     Sp a rk   ig nitio n e ng ine   T o   s i m u late  f o u r - c y li n d er   s p ar k   ig n itio n   en g i n e,   th m o s i m p o r tan p ar is   ca p tu r in g   t h d y n a m ic  o f   ea ch   co m p o n e n in   th s y s te m .   T h is   d y n a m ic   ca n   b ca p t u r e d   th r o u g h   m at h e m atica r ep r e s en tat io n .   T h f ir s co m p o n e n t   o f   th e   s y s te m   is   t h th r o ttle  b o d y .   I n   t h is   p ap er   th a n g le   o f   th e   t h r o ttle  p late  i s   t h co n tr o i n p u t.   T h m at h e m atica l r ep r esen tati o n   o f   th r o ttle b o d y   ca n   b d es cr ib ed   u s in g   ( 1 ) - ( 3 )   [ 13 - 1 7 ].     a i m m f g P     ( 1 )     23 ( ) 2 . 8 2 1 0 . 0 5 2 3 0 . 1 0 2 9 9 0 . 0 0 0 6 3 f   ( 2 )     2 2 1, 2 2 ( ) , 2 2 ,2 1 , 2 am b m am b m m am b m m am b am b m am b am b am b m am b m m am b P P P g P P P P P P P P P P P P P P PP    ( 3 )     W h er m ai ,   θ P m ,   an d   P amb   ar m a s s   f lo w   r ate  in to   m an i f o l d ,   th r o ttle  an g le,   m a n i f o ld   p r e s s u r an d   a m b ien p r es s u r e.   T h n e x d y n a m ic  is   i n ta k m an if o ld   o f   s p ar k   ig n itio n   en g i n e.   T h is   d y n a m ic  i s   v er y   s i m ila r   to   m an if o ld   p r ess u r e.   T h d if f er en ce   is   i n   t h i n co m in g   a n d   o u tg o i n g   m a s s   f lo w   r ate s   r ep r esen ti n g   t h n et  r ate  o f   ch a n g o f   air   m ass   w it h   r esp ec to   ti m e.   T h m at h e m atica r ep r esen tatio n   o f   in tak m a n i f o ld   ca n   b e   d escr ib ed   u s in g   ( 4 )   [ 13 - 1 7 ].     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   1 Feb r u ar y   2021  :   794   -   801   796   0 m a i a m RT P m m V      ( 4 )     I n   ( 4 ) ,   R T V m ,   a n d   m a0   ar s p ec if ic  g a s   co n s ta n t,  te m p er atu r e,   m a n i f o ld   v o l u m e,   an d   m a s s   f lo w   r a te   o f   air   o u t   o f   m a n i f o ld   p r ess u r e.   T h m ass   f lo w   r ate  it s el f   is   f u n ct io n   o f   t h e n g in e   s p ee d   an d   m a n i f o ld   p r ess u r as  d escr ib ed   in   ( 5 ) .   T h f in al  d y n a m ic  m o d el  f o r   s i m u lati n g   s p ar k   ig n itio n   en g in i s   th to r q u e   d ev elo p ed   b y   th e n g i n e.   T h to r q u p r o d u ce d   b y   t h en g in d ep en d s   u p o n   t h en g i n s p ee d ,   th s p ar k   ad v an ce ,   m as s   o f   t h air   ch ar g a n d   t h air / f u e m i x t u r r at io .   T h m at h e m a tical  r ep r ese n tatio n   o f   to r q u o f   en g i n ca n   b d escr ib ed   u s in g   ( 5 )   [ 13 - 1 7 ].     2 2 22 181 .3 379 .36 21.9 1 / 0.85 / 0.26 0.00 28 0.02 7 0.00 010 7 0.00 048 2.55 0.05 e ng a aa T orqu e m A F A F N N N m m    ( 5 )     I n   ( 5 ) ,   m a   a n d   A /F   ar e   m ass   o f   a ir   i n   c y li n d er   f o r   co m b u s tio n   a n d   air   f u el   r atio n .   W h ile  ϑ   a n d   To r q u e eng   ar s p ar k   ad v an ce   an d   to r q u p r o d u ce d   b y   t h en g i n e.   Fu r t h er m o r e,   t h e n g in s p ee d   o f   s p ar k   ig n itio n   e n g in ca n   b d escr ib ed   u s in g   ( 6 ) ,   w h er J   an d   N   ar m o m e n t o f   i n er tia  an d   e n g i n s p ee d   [ 13 - 1 7 ].     e ng lo ad T orq ue T orq ue N J     ( 6 )     2 . 2 .     P I   co ntr o ller   I n   th co n tr o s y s te m   d o m ai n ,   th er ar m a n y   w a y s   to   c o n tr o s y s te m ,   o n w a y   i s   b y   u s i n g     p r o p o r tio n al  an d   in teg r al  c o n tr o ller .   E ac h   co n tr o ller   s tr u ctu r h as  it s   o w n   ad v a n tag e s   an d   d is ad v an ta g es.     p r o p o r tio n al  co n tr o ller   h a s   an   ad v a n ta g i n   m a k in g   t h e   s y s te m   h av a   f a s ter   r is ti m e.   W h ile   i n teg r al   co n tr o h as  th ad v a n ta g es  o f   r ed u cin g   t h er r o r   o f   th s y s te m .   B y   co m b i n i n g   b o th   t y p o f   co n tr o ller ,     th s y s te m   w i ll  h av f as ter   r is ti m an d   s m aller   er r o r   co m p ar ed   to   th o t h er   s y s te m s   w it h o u p r o p o r tio n al   an d   in te g r al  co n tr o l.  Us u all y   t h is   co n tr o ller   is   ca lled   P I   co n tr o ller   [ 18 1 9 ].   T h o u t p u o f   a   p r o p o r tio n al  co n tr o ller   is   th e   m u l ti p licatio n   b et w ee n   a n   er r o r   v al u a n d     th p r o p o r tio n al  g ai n .   T h p r o p o r ti o n al  g ai n   ca n n o b e n ter ed   r an d o m l y   a s   it  h as   c er tain   v alu e   li m it s .     T h s y s te m   w ill  n o r ea ch   th e   s tead y   s tate  co n d it io n   i f   t h p r o p o r ti o n al  g ai n   v a lu is   to o   h i g h .   Fu r t h er m o r e,   th s y s te m   w ill   h a v s tead y   s t ate  v al u d i f f er e n w i th   th e   s et   p o in i f   p r o p o r tio n al  g ai n   i s   t o o   lo w .   He n ce ,   it  i s   cr u cial  to   s et  th p r o p o r tio n al  g ain   co n tr o ller   o p ti m all y .   T h in te g r al  co n tr o ller   ca n   b u s ed   to   r ed u ce   th e r r o r   o f   t h e   s y s t e m   r e s p o n s e   b y   u s i n g   i n t e g r a t i o n   p r o c e d u r e   o n   t h e   e r r o r   s i g n a l .   T h e   i n t e g r a l   c o n t r o l l e r   c a n   b e   a l s o   u s e d   t o   s p e e d   u p   t im e   i n   e l i m i n a t i n g   o f f s e t s .   F i g u r e   1   s h o w s   t h e   b l o c k   d i a g r am   o f   a   P I   c o n t r o l l e r   [ 18 1 9 ] .       + - i n p u t O u t p u t p i 1 K e t dt T E ( s ) + p K + F e e d b a c k     Fig u r 1 .   B l o ck   d iag r a m   o f   P I   co n tr o ller   [ 19 ,   2 0 ]       2 . 3 .     B a t   a lg o rit hm   I n   2 0 1 0 ,   Dr   Xin   S h Yan g   f r o m   C a m b r id g U n i v er s it y   i n tr o d u ce d   n e w   t y p e   o f   m e tah eu r i s ti c   alg o r ith m   ca lled   b at  al g o r ith m .   T h b at  alg o r ith m   w a s   d ev elo p ed   b y   a n al y zin g   t h b eh av io r   o f   b ats  f in d i n g   th eir   p r e y .   B ats   u s s o m k i n d   o f   s o n ar   s i g n als   ca lle d   ec h o lo ca tio n   to   lo ca te  t h eir   n es t,  d etec f o o d ,   an d   a v o id   o b s tacle s   in   th d ar k   ( b ats  ar e   n o ctu r n al  an i m a ls ,   an d   s o   ar e   ac tiv at  n ig h t) .   T o   u s th b eh av io r   o f   b ats  f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Desig n   o f sp a r ig n itio n   e n g in s p ee d   co n tr o l u s in g   b a a lg o r ith m   ( He r la mb a n g   S etia d i )   797   s o lv i n g   o p ti m izatio n   p r o b le m s ,   d escr ib i n g   t h b ats  ac ti v it y   v ia  m at h e m atica r ep r es e n tatio n   is   cr u cia l.     T h m at h e m atica l r ep r esen tati o n   o f   b at  p o s itio n   an d   v elo cit y   ca n   b d escr ib ed   as ( 7 ) ,   ( 8 )   an d   ( 9 )   [ 21 - 23 ] .       m i n m a x m i n i f f f f     ( 7 )     1* t t t i i i i v v x x f     ( 8 )     1 t t t i i i x x v      ( 9 )     I n   ( 7 )   an d   ( 8 ) ,   th o p tim al  lo ca tio n   o f   t h w h o le  s o lu tio n   a n d   r an d o m   v ec to r   tak en   f r o m   u n i f o r m   d is tr ib u tio n   ar p r esen ted   as  x *   an d   β .   F u r t h er m o r e,   th v elo cit y   o f   t h b ats ca n   b in cr ea s e d   b y   m u l tip l y i n g   λ an d   f i .   He n ce ,   λ a n d   f i   ca n   b u s ed   to   ad j u s t t h v elo cit y   o f   t h b ats.  Mo r eo v er ,   th e   v a lu e   o f   f min  an d   f m ax   ar s e t   d ep en d in g   o n   u s er   r eq u ir e m en ts   ( g e n er all y ,   t h v al u es a r 0   an d   1 )   [ 21 - 23 ] .   T h p u ls a n d   n o is le v el   ( A i )   f r o m   b ats  ar u p d ated   in   ea c h   iter atio n .   F u r t h er m o r e,   t h n o is le v el   o f   b ats  ar d ec r ea s ed   w h en   b ats  f in d   t h eir   p r e y .   T h u s er   c an   c h o o s th e   v al u o f   m ax i m u m   an d   m i n i m u m   n o is e.   Fo r   s i m p licit y ,   t h m in i m u m   an d   m ax i m u m   v alu o f   n o is ca n   b s et  to   0   an d   1   a s s u m in g   t h at  n o is e   lev el  b ec o m es 0   w h e n   b at s   s to p   e m itt in g   s o u n d   ( b ec au s e   t h b ats h a v a lr ea d y   f o u n d   t h eir   p r ey ) .   T h is   ac ti v it y   ca n   b m o d eled   b y   t h m a th e m atica l r ep r esen ta tio n   i n   ( 1 0 )   an d   ( 1 1 )   [ 21 - 23 ] .     1 tt ii AA     ( 10 )     10 1 e x p t ii r r t       ( 11 )     P u ls e m is s io n   a n d   co n s ta n t   v al u in   ( 1 0 )   an d   ( 1 1 )   ar p r e s en ted   as  r i ,   α   a n d   γ .   Fo r   ev er y   0 α   <1   an d   γ >0 ,   th m at h e m atica r ep r esen tatio n   ca n   b d escr ib ed   in   ( 1 2 ) .   T h v alu o f   α   an d   γ   ca n   b e   s et  w it h     th s a m v al u b et w ee n   0   to   1 ,   f o r   s im p licit y .   I n   t h is   p ap er   b at  p o s itio n   is   d escr ib ed   a s   th P I   co n tr o ller   p ar am eter s   [ 21 - 23 ] .     0 0 , , ~ tt i i i A r r t     ( 12 )       3.   M E T H O D   I n   th i s   s ec tio n ,   t h p r o ce d u r o f   d esig n in g   s p ee d   co n tr o o f   s p ar k   ig n itio n   en g i n is   ex p lain ed .     T h s y s te m   i s   s i m u lated   u s i n g   th M A T L A B /SIM U L I NK  en v ir o n m e n t.  Mo r eo v er ,   th o b j ec tiv o f   th b at  alg o r ith m   is   to   r ed u ce   t h en g in s p ee d   o f   th s p ar k   i g n it io n   en g in e.   T h m a th e m atica r ep r esen tatio n   o f     th b at  al g o r it h m   o b j ec tiv f u n ctio n   i s   d escr ib ed   u s i n g   ( 1 3 )   [ 2 4 - 26 ].   W ith   e t Kp Ki   ar er r o r   o f     th in v e s ti g ated   s ig n al,   ti m e,   p r o p o r ti o n al  co n tr o ller   g ain   a n d   in teg r al  co n tr o ller   g ain .     0 t i m e t e t d t I T A E     ( 13 )     Su b j ec t to :     m i n m a x p p p K K K      ( 14 )     m i n m a x i i i K K K      ( 15 )     T h p r o ce d u r o f   d esi g n i n g   P I   co n tr o ller   f o r   s p ar k   i g n itio n   e n g in e   s p ee d   co n tr o ller   b ased   o n     th b at  alg o r it h m   i n cl u d es t h f o llo w in g   s tep s :   Step   1 .   I n p u t p ar a m eter   o f   t h b at  alg o r ith m   a n d   d y n a m ic  d ata  o f   s p ar k   ig n itio n   en g i n e.   Step   2 .   Star th b at  al g o r i th m   b y   i n iti alizin g   t h n u m b er   o f   b ats  ( p o p u latio n ) ,   p u l s e m i s s io n   r ate,   lo u d n es s   an d   f r eq u e n c y .   Step   3 .   Gen er ate  th r a n d o m   p o s itio n   o f   th b ats.   Step   4 .   E v alu a te  th o b j ec tiv f u n c tio n   o f   ea ch   b at s   p o s itio n   u s in g   ( 1 3 ) .   Step   5 .   Mo v th b ats  u s i n g   ( 7 ) ,   ( 8 )   a n d   ( 9 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   1 Feb r u ar y   2021  :   794   -   801   798   Step   6 .   I f   r an d o m   v al u is   s m aller   t h an   n o i s le v el  a n d   if   n e w   f r eq u en c y   i s   s m aller   t h a n   t h o ld   f r eq u en c y ,   s to r th s o lu tio n   a n d   u p d ate  th lo u d n e s s   a n d   p u ls r ate.   Step   7 .   E v alu a te  th o b j ec tiv f u n c tio n   o f   n e w   p o p u lat io n   u s i n g   ( 1 3 ) .   Step   8 .   I f   r an d o m   v al u is   s m aller   th a n   n o is le v el  a n d   if   n e w   f r eq u en c y   is   s m al ler   th an   o ld   f r eq u en c y ,   s to r e   th s o l u tio n   a n d   u p d ate  th lo u d n es s   an d   p u l s r ate.   Step   9 .   R an k   t h b ats an d   o b tain   t h b est s o lu t io n .   Step   1 0 .   I f   th ter m i n atio n   cr iter ia  is   s a tis f ied   th e n   p r o ce ed   to   s tep   1 1 ,   o th er w i s r etu r n   to   s tep   5 .   Step   1 1 .   A p p l y   t h b est p o s itio n   o f   b ats   K p ( s )   a n d   K i ( s )   in   t h P I   co n tr o ller .   Step   1 2 .   P r in t th r esu lts   ( P I   co n tr o ller   v alu e) .       4.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   I n   th i s   s ec t io n ,   t w o   d if f er e n ca s s t u d ies  ar ca r r ied   o u to   in v esti g ate  t h e f f icac y   o f   th p r o p o s ed   m et h o d   ( PI  co n tr o l ler   d esig n   b ased   o n   th b at  alg o r ith m ) .   T h f ir s ca s s tu d y ,   is   to   test   th s y s te m   u n d er   d if f er e n s p ee d   v ar iatio n .   T h e   s ec o n d   ca s s t u d y   is   f o cu s e d   o n   s y s te m   p er f o r m a n ce   u n d er   lo ad   c o n d itio n s .   Fu r t h er m o r e,   t w o   s ce n ar io s   a r co n s id er ed   in   th is   p ap er .   T h f ir s s ce n ar io   is   tr ad itio n al  s p ee d   co n tr o ller   u s i n g   a   P I   c o n t r o l l e r .   W h i l e   t h e   s e c o n d   s c e n a r i o   i s   t h e   p r o p o s e d   m e t h o d   o n   t h i s   p a p e r   ( P I   c o n t r o l l e r   d e s i g n   b a s e d   o n   t h e   b a t   a l g o r i t h m ) .   F u r t h e r m o r e ,   T a b l e   1   s h o w s   t h e   o p t i m a l   P I   p a r a m e t e r   b a s e d   o n   t h e   b a t   a l g o r i t h m .       T ab le  1 .   Op tim u m   p ar a m e ter s   v alu e s   o b tain ed   u s in g   b at  alg o r ith m   V a r i a b l e   V a l u e   Kp   0 . 0 7 1 9 9   Ki   0 . 0 6 0 8 9       4 . 1 .     Sp ee d r ef er ence   v a ria t i o n   I n   th e   f ir s ca s s t u d y ,   th p er f o r m an ce   o f   t h s y s te m   i s   t ested   ag ai n s s p ee d   r ef er e n ce   v ar iatio n .     Fo r   th s tar t,  t h s p ee d   r ef er en ce   is   s et  at  3 0 0 0   r p m .   Af ter   5   s ec o n d s ,   th s p ee d   r ef er en ce   is   ch a n g ed   f r o m   3 0 0 0   r p m   to   6 0 0 0   r p m .   I s h o u ld   b n o ted   t h at   in   t h is   ca s s t u d y ,   n o   d is t u r b an ce s   ar c o n s id er ed .   Fig u r s h o w s   t h s p ar k   i g n i tio n   en g i n s p ee d   r esp o n s o w i n g   to   th s p ee d   r ef er en ce   v ar iatio n .   I is   n o ted   th at  s y s te m   w it h   co n v e n tio n a P I   co n tr o ller   ex p er ien ce s   h i g h er   o v er s h o o an d   s lo w er   s et tli n g   t i m e.   I s h o u ld   b n o te d   th at  t h co n v e n tio n al  P I   c o n tr o ller   d esig n   i s   u s in g   P I   tu n er   ap p licatio n   in   M AT L A B /SIM U L I NK .   Fu r t h er m o r e,   w h e n   th P I   co n tr o ller   is   tu n ed   u s i n g   b at  alg o r ith m ,   th s p ee d   r esp o n s o f   s p ar k   ig n itio n   e n g i n e   is   b etter   t h a n   a   co n v en t io n al   P I   co n tr o ller .   T h is   i s   i n d icate d   b y   t h s m al ler   o v er s h o o a n d   f aster   s ettl in g   ti m e.   T h is   h ap p en s   b ec au s th P I   co n tr o ller   b ased   o n   t h b at  alg o r ith m   p r o v id es   o p ti m al   co n tr o s i g n al   f o r     th th r o ttle.  F u r t h er m o r e,   T ab l e s   2   an d   3   illu s tr a te  t h d etaile d   f ea tu r es o f   Fi g u r e   2.           Fig u r 2 .   Sp ar k   ig n itio n   e n g i n s p ee d   r esp o n s e       T ab le  2 .   Deta iled   f ea tu r es o f   s p ar k   ig n itio n   e n g in s p ee d   r es p o n s 3 0 0 0   r p m   V a r i a b l e   P I   c o n t r o l l e r   PI - BA   O v e r sh o o t   ( r p m)   2 8 8   2 2 4   S e t t l i n g   t i me   ( se c o n d )   3 . 7 2   3 . 5 4   0 2 4 6 8 10 2000 3000 4000 5000 6000 7000 T   ( s ) S p e e d   D e v i a t i o n ( r p m )     P I - B A P I   C o n v e n t i o n a l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Desig n   o f sp a r ig n itio n   e n g in s p ee d   co n tr o l u s in g   b a a lg o r ith m   ( He r la mb a n g   S etia d i )   799   T ab le  3 Deta iled   f ea tu r es o f   s p ar k   ig n itio n   e n g in s p ee d   r es p o n s 6 0 0 0   r p m   V a r i a b l e   P I   c o n t r o l l e r   PI - BA   O v e r sh o o t   ( r p m)   3 1 9   18   S e t t l i n g   t i me   ( se c o n d )   3 . 8 9   3 . 6 6       4 . 2 .     Dra g   t o rque  v a ria t io n   I n   t h is   s ec tio n ,   t h d r ag   to r q u v ar iatio n   is   co n s id er ed   to   d eter m in e   th e   i m p ac o f   d r ag   to r q u in   s p ee d   p er f o r m a n ce   o f   s p ar k   ig n itio n   e n g i n e.   T h d r ag   to r q u w a s   f ir s s et  at  2 5   N/ m th e n   b et w ee n   2   s ec o n d s   an d   8   s ec o n d s   t h d r a g   to r q u is   s e t a t   2 0   N/ m ,   a f ter   t h at  t h e   d r ag   to r q u i s   o n ce   ag ai n   s et   a t 2 5   N/ m .   Fi g u r d ep icts   th s p ar k   i g n itio n   e n g i n s p ee d   r esp o n s d u to   d r ag   to r q u v ar iatio n .   I is   o b s er v e d   th at  b y   u s in g   P I   co n tr o l ler   b ased   o n   b at   alg o r i th m ,   t h s p ee d   p er f o r m an ce   o f   t h s p ar k   i g n itio n   en g i n i s   b etter   t h a n   u s i n g     co n v e n tio n al  P I   co n tr o ller .   T h is   i s   i n d icate d   b y   t h s m all  o v er s h o o a n d   f a s t   s ettl in g   ti m e   o f   th e   s p ar k   ig n itio n   e n g in s p ee d   r esp o n s e.             Fig u r 3 .   Sp ar k   ig n itio n   e n g in s p ee d   r esp o n s d u to   d r ag   to r q u e       4 . 3 .     Co ntr o s y s t e m   in dex   mea s ure m ent   In   t h is   s ec tio n ,   th e   s p ar k   ig n it io n   en g i n s p ee d   r esp o n s i s   ass es s ed   b y   u s in g   I T A E ,   I A E   an d   I SE.   T h b est  p e r f o r m a n ce   o f   th e   s p ar k   ig n it io n   s p ee d   r esp o n s is   in d icate d     b y   th m i n i m u m   v alu o f   I A E ,     I SE  an d   I T A E .   T a b le  4   s h o w s   th I T A E ,   I A E   an d   I SE  f o r   th s y s te m   w i th o u d r ag   to r q u v ar iatio n .   W h ile   T ab le  5   illu s tr ates  th I T A E ,   I A E   a n d   I SE  w it h   d r ag   to r q u v ar iatio n .   I i s   n o ticea b le  t h at  f o r   b o th   co n d itio n   th p r o p o s ed   m et h o d   ( d esig n   P I   co n tr o ller   b ased   o n   b at  alg o r ith m )   p r o v id es  th b es r es u lts   o n   I T A E ,   I A E   an d   I SE  ass es s m en t.  T h m at h e m atica l r ep r esen ta tio n   o f   I T A E ,   I A E   an d   I SE  ar d escr ib ed   in   ap p en d ix .       T ab le  4 .   I T A E ,   I A E   an d   I SE  p er f o r m an ce   a s s ese m e n w it h o u t lo ad   V a r i a b l e   PI - BA   P I   c o n t r o l l e r   I TA E   2 . 5 6 7 x 1 0 5   2 . 5 9 8 x 1 0 5   I A E   4 . 3 8 9 x 1 0 4   4 . 4 3 9 x 1 0 4   I S E   2 . 1 3 9 x 1 0 8   2 . 1 9 8 x 1 0 8       T ab le  5 .   I T A E ,   I A E   an d   I SE  p er f o r m an ce   a s s ese m e n w it h   l o ad   V a r i a b l e   PI - BA   PI   c o n t r o l l e r   I TA E   2 . 5 5 9 x 1 0 5   2 . 5 9 7 x 1 0 5   I A E   4 . 3 3 9 x 1 0 4   4 . 4 1 2 x 1 0 4   I S E   2 . 1 0 8 x 1 0 8   2 . 1 8 6 x 1 0 8       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s ed   an   o p tim al  d esi g n   o f   P I   co n tr o ller   b ased   o n   th b at  al g o r it h m   f o r   s p ee d   co n tr o ller   o f   s p ar k   i g n itio n   e n g in e.   Fro m   th e   ca s s t u d y ,   1 )   I t is  n o ted   t h at  P I   co n tr o ller   ca n   b u s ed   to   co n tr o th t h r o ttle  o f   s p ar k   i g n itio n   en g i n to   p r o d u ce   ap p r o p r i ate  s p ee d   r esp o n s e.   2 )   I is   n o ticea b le  t h at  b y   d esig n in g   P I   co n tr o ller   u s i n g   th b at  al g o r it h m ,   t h s p ee d   r esp o n s o f   t h s p ar k   i g n i tio n   e n g in ca n     0 2 4 6 8 10 2000 3000 4000 5000 6000 7000 T   ( s) S p e e d   D e vi a t i o n ( r p m )     P I - B A P I   C o n v e n t i o n a l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   1 Feb r u ar y   2021  :   794   -   801   800   b en h a n ce d .   F u r th er   r esear c h   is   r eq u ir ed   to   in v e s ti g ate  t h f u el  co n s u m p tio n   co m p ar is o n   b et w ee n   s y s te m   w it h   s m ar co n tr o ller   an d   u s i n g   co n v e n tio n a co n tr o ller .   Fu r th er m o r e,   th co n tr o ller   ca n   also   b d esig n ed   b y   u s i n g   f u zz y   a n d   ad ap tiv to   s p ee d   r ef er en ce   an d   lo ad   v ar iati o n .       AP P E NDI X     -   M e a s uring   s y s t e m   perf o r m a nce   T o   m ea s u r th co n tr o ller   p er f o r m a n ce ,   s o m i n d ices  ca n   b u s ed .   T h y p icall y ,   in teg r al  s q u ar ed   er r o r   ( I SE)   an d   in teg r al  ab s o lu te  er r o r   ( I A E )   ar u s ed   as  th in d i ce s   f o r   ass esi n g   th s y s te m   p e r f o r m an ce   [ 23 - 25 ].   Fu r t h er m o r e,   f o r   ass es in g   t h s y s te m   m o r co m p r eh e n s iv e,   in d ice s   th at  al s o   co n s id er in g   ti m in     th ca lcu la tio n   is   d esi g n ed .   T h is   in d ices  i s   ca lled   as  in te g r al  ti m ab s o lu te  er r o r   ( I T A E ) .   Hen ce ,   f o r   th is   p ap er   all  o f   t h in d ice s   ( I A E ,   I SE  an d   I T A E )   ar u s ed   to   th o r o u g h l y   i n v e s ti g at t h s y s te m   p er f o r m a n ce .   T h o s e   in d ices c a n   b m o d eled   as  m at h e m a tical  r ep r esen tatio n   as d e s cr ib ed   in   ( 7 ) - ( 9 )   [ 2 7 - 2 9 ] .     0 t i m e e t d t I A E     ( 1 6 )     2 0 t i m e e t d t I S E     ( 1 7 )     0 t i m e t e t d t I T A E     ( 1 8 )       ACK NO WL E DM E NT   T h co r r esp o n d in g   au th o r   w o u ld   lik to   th a n k s   to   Un i v er s i tas  Air lan g g f o r   f u n d i n g   t h i s   r esear c h   th r o u g h   “Ri s et  Ko lab o r asi M it r L u ar   Ne g er i”  g r an t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   A .   Nu g ro h o ,   " S p e e d   Co n tro S y s tem   Co m p e n sa to De sig n   o n   th e   S p a rk   Ig n it io n   E n g in e   u sin g   QFT   (in   Ba h a sa ) , "   Ba c h e lo T h e sis,  De p a rtme n o E lec trica En g in e e rin g ,   I n stit u T e k n o l o g i   S e p u lu h   N o p e mb e r,   2 0 0 5 .   [2 ]   A .   S a li m ,   "   Co m p e n sa to De sig n   a Ro b u st  Co n tro i n   S p a rk   Ig n it i o n   En g i n e   Ig n it io n   S y ste m   (in   Ba h a sa ) , "   M a ste r   T h e sis,  De p a rtme n t   o f   El e c trica l   En g i n e e rin g ,   In sti tu T e k n o l o g i   S e p u lu h   N o p e mb e r,   2 0 0 5 .   [3 ]   H.  S e ti a d i,   N.  M it h u lan a n th a n ,   a n d   R.   S h a h ,   " De sig n   o f   W id e - A r e a   P OD   w it h   Re sili e n c y   u sin g   M o d if ied   DEA   f o r   P o w e S y ste m   w it h   Hig h   P e n e tr a ti o n   o f   Re n e w a b le  En e rg y , "   IE T   Ren e wa b le  P o we Ge n e ra ti o n ,   vo l.   1 3 ,   n o .   2 ,      p p .   3 4 2 - 351 ,   2 0 1 8.   [4 ]   T .   P .   T h a n h ,   e a l. ,   " A n   Eff e c ti v e   P S O - i n sp ired   A lo rit h m   f o W o rk f lo w   S c h e d u li n g , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   8 ,   n o .   5 ,   p p .   3 8 5 3 - 3 8 5 9 ,   2 0 1 8 .   [5 ]   Z.   K.  A .   Ba iza l,   e a l. ,   " G e n e ra ti n g   T ra v e Iten e ra r y   u sin g   A n Co ll o n y   Op ti m iza ti o n , "   T EL KOM NIKA   T e lec o mm u n ica ti o n ,   Co m p u t in g ,   El e c tro n ics   a n d   C o n tro l ,   v o l.   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 0 8 - 1 2 1 6 ,   2 0 1 8 .   [6 ]   G h a z a li ,   M .   R.   B. ,   A h m a d ,   M .   A.   B.   a n d   Ra ja  Is m a il ,   R.   M.   T.   B. ,   " A d a p ti v e   s a f e   e x p e ri m e n tati o n   d y n a m ic f o d a ta - d riv e n   n e u r o e n d o c r i n e - P ID  c o n tro o f   M IM O sy ste m s, "   I ET J o u rn a o Res e a rc h ,   p p .   1 - 14 ,   2 0 1 9 .   [7 ]   S h u k o r ,   N.S . A . ,   e t.   a l. ,   " Da ta - d riv e n   P ID  t u n i n g   b a se d   o n   sa f e   e x p e ri m e n tatio n   d y n a m i c f o c o n tr o o f   li q u i d   slo sh ,"   IEE 8 th   C o n tr o a n d   S y st e m Gr a d u a t e   Res e a rc h   Co l lo q u i u m ( ICS GRC),   p p .   6 2 - 6 6 ,   2 0 1 7 .   [8 ]   A l k h a fa ji ,   A .   S . ,   A l - h a y d e r,   A .   A .   a n d   Ha ss o o n i,   A .   S . ,   " H y b rid   IW OP S o p ti m iza ti o n   b a se d   m a rin e   e n g in e   ro tatio n a sp e e d   c o n tr o a u t o m a ti c   sy ste m , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   8 4 0 - 8 4 8 ,   2 0 2 0 .   [9 ]   Blo n d in ,   M .   J.  a n d   T ro v ã o ,   J.   P . ,   " S o f t - c o m p u ti n g   tec h n iq u e f o c ru ise   c o n tro ll e tu n in g   f o a n   o ff - ro a d   e lec tri c   v e h icle , "   IET   El e c trica S y ste ms   i n   T ra n sp o rta ti o n ,   v o l.   9 ,   n o .   4 ,   p p .   1 9 6 - 2 0 5 ,   2 0 1 9 .   [1 0 ]   H.  S u h a im i,   e a l. ,   " N e t w o rk   In tru iso n   d e tec ti o n   S y ste m   b y   u si n g   Ge n e ti c   A lg o rit h m , "   In d o n e s ia n   J o u rn a o f   El e c trica En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 5 9 3 - 1 5 9 9 ,   2 0 1 9 .   [1 1 ]   V .   Z .   M a n u so v ,   P .   V .   M a tren in ,   a n d   L .   S .   A tab a e v a ,   " F ire f l y   a l g o rit h m   to   o p ti m a d istri b u ti o n   o f   re c ti v e   p o w e c o m p e n sa ti o n   u n i ts,"   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o E lec trica a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,     p p .   1 7 5 8 - 1 7 6 5 ,   2 0 1 8 .   [1 2 ]   X .   S .   Ya n g ,   " Ba A lg o rit h m :   L it e ra tu re   Re v ie w   a n d   A p p li c a ti o n s,"   In te rn a ti o n a J o u rn a Bi o - In s p ire d   Co mp u t a tt i o n ,   v o l.   5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 1 - 1 4 9 ,   2 0 1 3 .   [1 3 ]   D.  Kh iar,  e a l. ,   " Ro b u st  T a k a g i - S u g e n o   F u z z y   Co n tro o f   a   S p a rk   Ig n it io n   En g in e , "   Co n tro E n g in e e rin g   Pra c ti c e ,   v o l.   1 5 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 4 4 6 - 1 4 5 6 ,   2 0 0 7 .   [1 4 ]   A .   T ri w i y a tn o ,   M .   Nu h ,   A .   S a n to so ,   a n d   I.   N.  S u tan tra,  " En g in e   to r q u e   c o n tr o o f   sp a rk   ig n it io n   e n g in e   u sin g   ro b u st   f u z z y   lo g ic co n t ro l, "   IACS IT   In te rn a ti o n a J o u rn a o E n g i n e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   3 ,   p p .   3 5 2 - 3 5 8 ,   2 0 1 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Desig n   o f sp a r ig n itio n   e n g in s p ee d   co n tr o l u s in g   b a a lg o r ith m   ( He r la mb a n g   S etia d i )   801   [1 5 ]   A .   T ri w i y a tn o ,   M .   Nu h ,   A .   S a n to so ,   a n d   I .   N.  S u tan tra,  " F u z z y   S tate   Ob se rv e D e sig n   f o En g in e   T o rq u e   Co n tro l   S y st e m   o f   S p a rk   Ig n it io n   E n g in e , "   T RA NS M IS I,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,     p p .   1 5 9 - 1 6 5 ,   2 0 1 1 .   [1 6 ]   A .   T ri w i y a tn o ,   M .   Nu h ,   A .   S a n to so ,   a n d   I.   N.  S u tan t ra ,   " En g in e   T o rq u e   Co n tro o f   S En g in e   u sin g   L in e a Qu a d ra ti c   In teg ra T ra c k in g   ( L Q IT Op ti m a l   Co n tro l , "   IPT EK,   T h e   J o u rn a f o T e c h n o l o g u   a n d   S c ien c e ,   v o l.   2 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 9 - 1 6 5 ,   2 0 1 1 .   [1 7 ]   A .   V .   R.   M u h a m m a d ,   A .   T ri w i y a tn o ,   a n d   S e ti y o n o ,   " De s a in   Ko n tro ll e A ir  F u e Ra ti o   (A F R)   p a d a   M o d e S p a rk   Ig n it i o n   E n g in e   d e n g a n   M e to d e   H y b rid   F u z z y   P ID,"   T RA NS IENT   J u rn a Ilmia h   T e k n ik  El e k tr o v o l.   2 ,   n o .   2 ,     p p .   2 1 6 - 2 2 4 ,   2 0 1 3 .   [1 8 ]   Ba rn a rd ,   P . ,   T .   L iefe ld ,   a n d   S .   Qu in n ,   " Us in g   S im u li n k   a n d   S tate f lo w   in   A u to m o ti v e   A p p li c a ti o n s,"   T h e   M a th W o rk s In c . 1 9 9 8 .   [1 9 ]   K.  Og a ta,  Ya n ju a n   Ya n g . ,   " M o d e rn   Co n tro E n g in e e rin g , "   Pre n ti c e - Ha ll ,   2 0 0 2 .   [2 0 ]   D.  Las to m o ,   H.  S e ti a d i,   a n d   M .   R.   Dja lal,   " Op ti m iza ti o n   P it c h   A n g le  Co n tro ll e o f   Ro c k e S y ste m   u sin g   I m p ro v e d   Diff e r e n ti a Ev o lu ti o n   A lg o rit h m , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o Ad v a n c e in   I n telli g e n I n f o rm a ti c s ,   v o l.   3 ,   n o .   1 ,     p p .   2 7 - 3 4 ,   2 0 1 7 .   [2 1 ]   S .   R.   Bo rra ,   G .   Re d d y ,   a n d   E.   S .   Re d d y ,   " A n   Eff ici e n F in g e rp r in Id e n ti f ica ti o n   u si n g   Ne u ra Ne tw o rk   a n d   Ba A l g o rit h m , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica l   a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE ) vo l.   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 9 4 - 1 2 1 3 ,   2 0 1 8 .   [2 2 ]   Z.   Bo u lo u a rd ,   e a l. ,   " Ba t - Clu ste r A   Ba A l g o rit h m - b a se d   A u to m a ted   G ra p h   CL u ste rin g   A p p ro a c h , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   8 ,   n o .   2   p p .   1 1 2 2 - 1 1 3 0 ,   2 0 1 8 .   [2 3 ]   R.   M o h a m e d ,   e a l. ,   " Ba A lg o rit h m   a n d   K - M e a n T e c h n iq u e s   f o Clas sif i c a ti o n   P e rf o rm a n c e   Im p ro v e m e n t, "   In d o n e sia n   J o u r n a o El e c trica l   En g i n e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c i e n c e   ( I J EE CS ) v o l.   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 1 1 - 1 4 1 8 ,   2 0 1 8 .   [2 4 ]   H.  S e ti a d i,   N.  M it h u lan a n th a n ,   R .   S h a h ,   K.   Y.  L e e ,   " Re sili e n W id e - a re a   M u lt i - m o d e   Co n tr o ll e D e sig n   b a se d   o n   Ba A lg o rit h m   f o P o w e S y ste m w it h   Re n e w a b le  P o w e Ge n e ra ti o n   a n d   Ba tt e ry   En e r g y   S to ra g e   S y ste m s,"     IET   Ge n e ra ti o n ,   T ra n sm issio n ,   a n d   Distri b u ti o n ,   v o l.   1 3 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 8 8 4 - 1 8 9 4 ,   2 0 1 9 .   [2 5 ]   H.  S e ti a d i,   N.  M it h u lan a n th a n ,   A .   U.  Kris m a n to ,   I.   Ka m w a ,   " O p ti m iza ti o n   b a se d   De sig n   o f   Du a In p u P S S   f o r   Im p ro v in g   S m a ll   S ig n a S ta b il it y   o f   P o w e S y ste m   w it h   RES s,"   In ter n a sio n a l   J o u r n a l   o El e c trica l   En g i n e e rin g   &   In fo rm a t ics ,   v o l.   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   7 7 8 - 7 9 5 ,   2 0 1 9 .   [2 6 ]   M .   R.   Dja lal,   Ro b a n d i ,   " Op ti m iz a ti o n   o f   P ID  Co n tr o ll e De sig n   f o DC  M o to b a se d   o n   F lo w e r   P o ll in a ti o n   A l g o rit h m , "   In ter n a s io n a C o n fer e n c e   o n   El e c trica l   T e lec o mm u n ica ti o n   a n d   Co m p u ter   E n g i n e e rin g ,   2 0 1 5 .   [2 7 ]   T .   E.   M a rli n ,   " P ro c e ss   Co n tr o l:   De sig n in g   P ro c e ss   a n d   C o n tr o S y ste m f o D y n a m ic   P e rf o rm a n c e ,"     M c Gr a w - Hill ,   1 9 9 5 .   [2 8 ]   T .   F .   Ed g a rd   a n d   D.  E.   S e b o rg ,   " P ro c e ss   D y n a m ic an d   Co n tr o l ,"   W il e y ,   2 0 1 0 .   [2 9 ]   M .   C.   K h o o ,   " P h y sio lo g ica Co n t ro S y ste m s ,"   IEE Pre ss ,   2 0 0 9 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.