This Author published in this journals
All Journal Semesta Teknika
Riyanta, Bambang
Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

DETEKSI KAVITASI PADA POMPA SENTRIFUGAL MENGGUNAKAN SPEKTRUM GETARAN DAN SPEKTRUM ENVELOPE Kamiel, Berli P.; Nafsaka, Deby Arikh; Riyanta, Bambang; Asyratul, Azhim
Semesta Teknika Vol 22, No 1 (2019): MEI 2019
Publisher : Semesta Teknika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/st.221231

Abstract

AbstrakKavitasi adalah salah satu indikator penting kondisi operasi sebuah pompa sentrifugal. Fenomena kavitasi ditunjukkan dengan terbentuknya formasi gelembung udara yang kemudian pecah secara tiba-tiba akibat perubahan tekanan pada sisi hisap pompa. Kavitasi dapat menyebabkan kerusakan yang parah komponen pompa terutama bagian sudu atau impeller. Kavitasi biasanya dapat diidentifikasi melalui suara bising dan timbulnya getaran yang berlebihan. Sebuah metode deteksi kavitasi dibutuhkan agar potensi kerusakan lebih lanjut pada pompa sentrifugal dapat diantisipasi secepatnya. Penelitian ini bertujuan menghasilkan sebuah metode deteksi kavitasi menggunakan spektrum getaran dan spektrum envelope pada bentang frekwensi rendah 0-4 kHz dan bentang frekwensi tinggi 4-8,5 kHz. Sinyal getaran pompa direkam menggunakan sebuah akselerometer yang diletakkan pada rumah volute pompa arah aksial. Sinyal getaran kemudian ditransformasikan kedalam spektrum dan spektrum envelope menggunakan  Fast Fourier Transform. Spektrum dan spektrum envelope untuk masing-masing bentang frekwensi dibandingkan antara pompa kondisi normal dan kondisi tiga level kavitasi kavitasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa spektrum frekwensi rendah dapat digunakan untuk mendeteksi kavitasi level 3 yang ditunjukkan dengan peningkatan amplitudo frekwensi poros sebesar 47,6 Hz dan ½ BPF sebesar 149,6 Hz. Sedangkan kavitasi level 1 dapat dideteksi oleh spektrum envelope pada bentang frekwensi tinggi. Dapat disimpulkan pula bahwa penurunan ampitudo teramati secara umum pada domain waktu seiring dengan meningkatnya level kavitasi. AbstractCavitation is an important indication of operation condition for a centrifugal pump. An indication of the appearance of cavitation is the formation of bubbles which collapse suddenly when the pressure changed on the suction side of the pump. The formation of cavitation bubbles can cause fault to the inner pump components. The fault that often results from cavitation phenomenon is affected in the impeller. This fault is usully identified through noise and vibration generated. Therefore, a method is needed to detect early cavitation phenomenon at the centrifugal pump. This study aims to develop cavitation detection methods using the vibration spectrum and envelope spectrum of low frequency band of 0-4 kHz and high frequency band of 4 kHz-8,5 kHz. In this study, cavitation detection in conducted by recording vibration signals that occur at centrifugal pump using an accelerometer. The data obtained is then transformed into the frequency domain and envelope spectrum using Fast Fourier Transform. The results were compared between normal condition and level 1, 2, and 3 cavitation. Comparisons were made on each vibration spectrum and envelope spectrum at the low frequency and high frequency bands. The result of this study showed that the vibration spectrum with low frequency band can detect the formation of level 3 cavitation with an increase in shaft frequency amplitude (47,26 Hz) and ½ BPF (149,6 Hz). Whereas early cavitation or level 1 cavitation was identified through the envelope spectrum at high frequency band. It also showed that a decrease in amplitude occured gradually in the time domain along with increasing level of cavitation.
KLASIFIKASI CACAT LINTASAN DALAM BANTALAN BOLA BERBASIS SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA FAN INDUSTRI Kamiel, Berli Paripurna; Wiranto, Arie Joko; Riyanta, Bambang; Yulianto, Sulis
Semesta Teknika Vol 22, No 2 (2019): NOVEMBER 2019
Publisher : Semesta Teknika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Fan adalah sebuah mesin industri yang berfungsi  mensirkulasikan udara di dalam sebuah ruangan. Salah satu komponen dari fan yang sering rusak adalah bantalan. Metode spektrum merupakan salah satu metode deteksi rusak/cacat bantalan berbasis getaran yang umum digunakan namun grafik spektrum sering sulit dipahami oleh operator di lapangan. Metode pengenalan pola (pattern recognition) adalah metode yang mudah digunakan karena tidak perlu menterjemahkan grafik spektrum. Metode pengenalan pola yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). Tujuan penelitian ini adalah mendeteksi cacat lintasan dalam pada bantalan bola. Penelitian ini menggunakan dua kondisi bantalan yang berbeda yaitu bantalan normal, dan bantalan cacat. Cacat pada bantalan dibuat dengan metode Electrical Discharge Machine (EDM) pada lintasan dalam dengan kedalaman 1,4 mm dan lebar 0,4 mm. Sinyal getaran bantalan direkam dari rig uji fan industri menggunakan software MATLAB dengan merekam data sebanyak 700 file untuk setiap kondisi. Data tersebut diektraksi kedalam 17 parameter statistik yang kemudian diseleksi secara visual sebagai input SVM. Klasifikasi SVM dilakukan dengan variasi kernel Radial Basis Function (RBF), Polynomial dan Linear. Hasil penelitian menunjukkan parameter statistik entropy dengan standart error menggunakan variasi kernel Radial Basis Function (RBF), Polynomial dan Linear adalah rekomendasi untuk klasifikasi cacat pada bantalan lintasan dalam karena menghasilkan akurasi sebesar 100%. Industrial fan is one of -rotating machinery commonly used by industries to circulate air in a particular area. One of the most important component of a fan is the bearing which may fault during its operation Spectrum analysis  is one of vibration-based methods frequently used to detect faulty bearing  but this method has a disadvantage that is not easily understood by operators in the field. Pattern recognition method  is an easy method to be used because it does not need to interpret the spectrum. The pattern recognition method used in this study is Support Vector Machine (SVM). The purpose of this study is to detect inner race fault of a ball bearing using SVM. This study uses two different bearings, namely a normal bearing and a faulty bearing. Fault on the bearing were made by Electrical Discharge Machine (EDM) on the inner race with a width of 0.4 mm  and a depth of 1.4 mm. The test is carried out on an industrial fan test rig and recorded using MATLAB. The vibration signal is recorded to result of 700 files for each bearing condition. The vibration data is subsequently extracted into 17 statistical parameters which are then visually selected as input of SVM classifier. The SVM classifiear is trained using variations of the Radial Basis Function (RBF), Polynomial and Linear kernels. The results shows that the statistical parameters of entropy-standard error using variation of the RBF, Polynomial and Linear kernels gives the highest accuracy of 100%.