Deteksi Kerusakan Inner Race Bearing Menggunakan Motor Current Signature Analysis Berbasis Fast Fourier Transform
Abstract
Motor induksi merupakan mesin arus bolak-balik yang banyak digunakan di perusahaan - perusahaan yang bergerak dalam bidang industri, komersil, dirgantara, dan militer. Salah satu kerusakan terbesar yang terjadi pada motor induksi adalah kerusakan bantalan yang mencapai 41%. Sebagian besar penelitian untuk mendeteksi kerusakan bantalan dilakukan berdasarkan analisis getaran. Meskipun metode ini cukup efektif, analisis akan bervariasi berdasarkan lokasi peralatan dan oleh karena itu sulit untuk memilih dan memposisikan sensor. Untuk mengatasi kerugian dari metode di atas, deteksi kerusakan bantalan motor induksi pada bagian bantalan dalam menggunakan analisis signal arus motor yang dilengkapi dengan algoritma Fast Fourier Transform (FFT). Metode baru ini dilakukan untuk mengindikasi terjadinya kerusakan pada bearing tanpa menghiraukan posisi sensor. Serta meminimalisir terjadinya peningkatan getaran, peningkatan kebisingan, peningkatan suhu kerja, kehilangan efisiensi yang dapat menyebabkan kerusakan pada bagian motor induksi yang lain. Pada sistem deteksi kerusakan inner race bearing, berhasil mendeteksi terjadinya kerusakkan. Akan tetapi hasil dari deteksi kerusakannya masih rendah. Dimana dalam pemebanan 0% ini memiliki tingkat keberhasilan 11.11%. Untuk pembebanan 25% memiliki tingkat keberhasilan 22.22%. Pada pembebanan 50% memiliki tingkat keberhasilan 25.93%. Dalam pembebanan 75% memiliki tingkat keberhasilan 29.63%. Serta untuk pembebanan 100% memiliki tingkat keberhasilan 37.04 %.
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
. Reemon Z. Haddad, Cristian A. Joan Pons-Llinares, Jose Antonio-Daviu and Elias G., "Outer Race Bearing Fault Detection in Induction Machines Using Stator Current Signals", Michigan State University, Valencia, 2015.
. Report of Large Motor Reliability Survey of Industrial and Commercial Installations, Part I, IEEE Trans. Ind. App. vol.IA-21, no.4, pp.853,864, July 1985
. Report of Large Motor Reliability Survey of Industrial and Commercial Installations, Part II, IEEE Trans. Ind. App. vol.IA-21, no.4, pp.865,872, July 1985
. Tomasz Ciszewski, “Induction Motor Bearings Diagnostic Indicators Based on MCSA and Normalized Triple Covariance”, GdaĔsk University of Technology, Poland, 2017.
. Shrinathan Esakimuthu Pandarakone, Yukio Mizuno, dan Hisahide Nakamura,” Distinct Fault Analysis of Induction Motor Bearing using Frequency Spectrum Determination and Support Vector Machine”, Nagoya Institute of Technology, Japan, 2016.
. Zuhal, “Dasar Teknik Tenaga Listrik dan Elektronika Daya”, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2000.
. Heikal H M, Dimas A A, dan Teguh Y, “ Deteksi Kerusakan Outer Race Bearing pada Motor Induksi Menggunakan Analisis Arus Stator”, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 2016.
. Schoen R.R., Habetler T.G., Kamran F., dan Bartheld R.G., “Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring”, Georgia Institute of Technology, School of Electrical and Computer Engineering, Atlanta, 1994.
. Hayes, Monson H., “Schaum's Outline of Theory and Problems of Digital Signal Processing”, McGraw-Hill Companies, USA, 1999.
DOI: https://doi.org/10.21107/triac.v6i1.5145
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2019 Iradiratu DPK, Belly Yan Dewantara, Achmad Misfakul Janudin
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.