Garuda - Garba Rujukan Digital

Identifikasi Sumber Bising Berdasarkan Sinyal Campuran dengan Algoritma Minimum Variance Distortionless Response Weighted (MVDRW) pada Mesin Kompresor Vinaya, Anindita Adikaputri; Aviva, Nurul Dwi; Prasetyo, Andhika Eko
Rekayasa Mesin Vol 10, No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.jrm.2019.010.01.5

The vibration of the rotating engine can produce mixed sound and noise. The purpose of this study is to localize the noise sources by using mixed signals. The angular spectrum method with the Minimum Variance Distortionless Response Weighted (MVDRW) algorithm was used in this study. The mixed signal recording of a compressor engine with turbine drive was performed in this study. The mixed signal consists of 3 sources that produced from some parts of the compressor engine in the real plant. The experimental set results, at a distance of 60 cm, there are 3 noise sources that located at 44 °, 99 °, and 151 ° of the axis with different spatial positions 1 ° at source 1, 1 ° at source 2, and 1 ° at source 3 of the experimental set. Based on the results, the noise source on the compressor component is at source 2, the opposite side turbine.

Multi-way Array Decomposition on Acoustic Source Separation for Fault Diagnosis of a Motor-Pump System Anindita Adikaputri Vinaya; Dhany Arifianto
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 7, No 6: December 2017
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

In this study, we propose a multi-way array decomposition approach to solve the complexity of approximate joint diagonalization process for fault diagnosis of a motor-pump system. Sources used in this study came from drive end-motor, nondrive end-motor , drive end pump , and nondrive end pump. An approximate joint diagonalization is a common approach to resolving an underdetermined cases in blind source separation. However, it has quite heavy computation and requires more complexity. In this study, we use an acoustic emission to detect faults based on multi-way array decomposition approach. Based on the obtained results, the difference types of machinery fault such as misalignment and outer bearing fault can be detected by vibration spectrum and estimated acoustic spectrum. The performance of proposed method is evaluated using MSE and LSD. Based on the results of the separation, the estimated signal of the nondrive end pump is the closest to the baseline signal compared to other signals with LSD is 1.914 and MSE is 0.0707. The instantaneous frequency of the estimated source signal will also be compared with the vibration signal in frequency spectrum to test the effectiveness of the proposed method.

Machinery signal separation using non-negative matrix factorization with real mixing Anindita Adikaputri Vinaya; Sefri Yulianto; Qurrotin A’yunina Maulida Okta Arifianti; Dhany Arifianto; Aulia Siti Aisjah
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 9, No 4: August 2020
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

A big challenge in detecting damage occurs when the sound of a machine mixes with the sound of another machine. This paper proposes the separation of mixed acoustic signals using Non-negative Matrix Factorization (NMF) method for fault diagnosis. The NMF method is an effective solution for finding hidden parameters when the number of observations obtained by the sensor is less than the number of sources. The real mixing process is done by placing two microphones in front of the machine. Two microphones will be used as sensors to capture a mixture of four machinery signals. Performance testing of signal separation is done by comparing baseline signals with estimated signals through the mean log spectral distance (LSD) and the mean square error (MSE). The smallest spectral distance between the estimated signal and the baseline signal is found in Ŝ2 with an average LSD of 1.26. The estimated signal Ŝ2 is the closest to the baseline signal with MSE of 1.15 x 10-2. The pattern of bearing damage in the male screw compressor can be identified from the spectrum of estimated signal through harmonic frequencies as in the estimated signal Ŝ3 which is seen at 11x fundamental frequency, 12x fundamental frequency, 15x fundamental frequency, and 16x fundamental frequency.

Perancangan Sistem Kontrol Trajectory pada Kondisi Gangguan Arus Laut Non Uniform di Ketapang-Gilimanuk Anindita Adikaputri Vinaya; Aulia Siti Aisjah; Agus Masroeri
Jurnal Teknik ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Sebuah kapal yang berlayar pada dasarnya telah memiliki tujuan pelayaran. Tujuan pelayaran dari sebuah kapal telah ditetapkan sebelumnya dan direpresentasikan oleh suatu bentuk trajectory. Pada dasarnya, apabila kondisi gangguan relatif kecil, kapal masih dapat memenuhi trajectory-nya. Akan tetapi, apabila kondisi gangguan di laut secara mendadak berubah sewaktu-waktu (non uniform), maka kapal tidak dapat memenuhi trajectory-nya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sebuah kriteria sistem kontrol trajectory pada kondisi gangguan arus laut tidak statis di Ketapang-Gilimanuk. Perancangan sistem berdasarkan spesifikasi kapal Ferry Ro-Ro 1000GT. Kontrol logika fuzzy (KLF) yang digunakan adalah Sugeno-Takagi dengan masukan berupa error yaw, dan yaw rate sedangkan keluaran berupa aksi command rudder. Jumlah aturan pada KLF adalah 49 aturan dengan 7 fungsi keanggotaan pada masing-masing masukannya. Berdasarkan hasil simulasi secara keseluruhan, KLF yang dirancang mampu mengontrol dinamika kapal sehingga kapal tersebut mampu melawan arus yang ada dan mengikuti desire sesuai skenario yang telah dibuat dengan rata-rata error lintasan terkecil yaitu 0,328 m dengan nilai ITAE sebesar 246,016 pada saat kapal berlayar tanpa ada gangguan dan rata-rata error lintasan terbesar yaitu 7,43m dengan nilai ITAE sebesar 302615,11 pada saat kecepatan arus rata-rata mencapai 7knot.

Fault Diagnosis of Rotating Machinery based on Acoustic Emission using PARAFAC-Source Separation Anindita Adikaputri Vinaya; Dhany Arifianto
IPTEK Journal of Proceedings Series No 1 (2015): 1st International Seminar on Science and Technology (ISST) 2015
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

A common technique of vibration spectrum analysis is used for fault diagnosis of rotating machine in industry. The technique, however, requires a significant man power and has the risk of the direct measurement of vibration signal. This paper presents a remote maintenance technique based on acoustic emission of rotating machinery. The mixing matrix and the source signals are estimated using PARAFAC source separation by performing PARAFAC decomposition algorithm, permutation, and capon beamforming. This proposed technique prove the suitability and effectiveness of acoustic emission technique to diagnose Ball Pass Frequency of The Outer Race (BPFO) defect and misalignment coupling motor to pump.

Analisa Performansi Safety Instrument System (SIS) pada HRSG PLTGU di PT. PJB UP Gresik Anindita Adikaputri Vinaya
INOVTEK POLBENG Vol 8, No 1 (2018): INOVTEK VOL.8 NO 1 - 2018
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Heat Recovery Steam Generator (HRSG) merupakan komponen penting dalam pembangkit energi listrik. Jika HRSG gagal maka PLTGU dapat mengalami kondisi trip atau kondisi mesin mati secara tiba-tiba dan dapat berpengaruh pada pasokan listrik di PLTGU. Heat Recovery Steam Generator (HRSG) tersebut bekerja pada temperatur dan tekanan yang tinggi sehingga membutuhkan tingkat safety yang tinggi untuk menjaga dari kondisi bahaya. Oleh karena itu perlu dilakukan analisa performansi Safety Instrumented system (SIS) atau sistem proteksi pada HRSG, karena SIS berperan untuk memonitor dan melakukan aksi jika terjadi kondisi berbahaya.Untuk mempresentasikan SIS HRSG secara kuantitatif digunakan nilai Safety Integrity Level (SIL) atau level tingkat keamanan. Metode yang digunakan adalah Fault Tree Analysis (FTA). Metode ini digunakan untuk menentukan nilai SIL berdasarkan konstruksi FTA yang sudah ditentukan. Pengambilan data yang digunakan adalah diagram P&ID dan data maintenance tiap komponen yang ada pada HRSG. Kebutuhan performansi Safety Instrumented system HRSG berdasarkan metode risk graph dan standard IEC 61508 yaitu kategori SIL 2 sedangkan Safety Instrumented system kuantitatif dengan metode Fault Tree Analysis (FTA), diperoleh nilai SIL yang tidak termasuk dalam kategori standard IEC 61508 dengan nilai PFD 12,6977, dimana nilai PFD menunjukkan probabilitas terjadinya kegagalan. Berdasarkan diagram FTA HRSG sistem pada exhaust damper menunjang paling besar terhadap munculnya kegagalan pada HRSG, dengan nilai PFD sebesar 1,6089. Sedangkan, untuk komponen yang menunjang paling besar yaitu Limit Switch (LS) pada exhaust damper dengan PFD sebesar 0,7008.

PERANCANGAN SISTEM DETEKSI KONDISI POMPA BERBASIS LOGIKA FUZZY DI PT. PETROKIMIA GRESIK Anindita Adikaputri Vinaya; Ellisa Kusuma Dewi
INOVTEK POLBENG Vol 7, No 2 (2017): INOVTEK Volume 7, No 2, November 2017
Publisher : POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS

Pompa adalah komponen utama operasi yang harus senantiasa dijaga operasinya. Setiap bagian dari pompa mempunyai tingkat vibrasi yang berbeda tergantung pada letaknya dan gaya yang diterimanya. Pada umunya, analisa vibrasi mekanik merupakan salah satu langkah predictive maintenance di perusahaan yang digunakan untuk mengetahui kondisi mesin. Tujuan pada makalah ini adalah untuk merancang sistem berbasis Fuzzy sehingga dapat digunakan untuk mengetahui atau mendeteksi kondisi pompa. Pada perancangan sistem, variabel input sistem deteksi kondisi mesin adalah amplitudo dan frekuensi sedangkan variabel output dari FIS adalah kondisi dari pompa. Aturan yang telah dirancang sebanyak 25 aturan dengan fungsi keanggotaan input berupa amplitudo berupa dibagi dalam 5 fungsi keanggotaan, dan frekuensi dengan 5 fungsi keanggotaan. Dari hasil perancangan, sistem mampu mendeteksi kondisi pompa berdasarkan amplitudo peak dan frekuensi yang ditangkap sebagai sinyal getaran. Pada 2 kasus dimana amplitudonya sama yaitu 95, sedangkan frekuensi nya berbeda yaitu 211 dan 814, maka output akan menunjukkan nilai yang berbeda yaitu 0.092 menyatakan kondisi good dan 0.25 menyatakan kondisi acceptable. Kondisi pompa telah mempu mengikuti besarnya ampitudo dan frekuensi yang beragam. Perancangan FIS telah sesuai dengan kepakaran berdasarkan validasi data dari pompa CWP PT. Petrokimia Gresik.

PENDAMPINGAN PENGEMBANGAN USAHA UMKM MR UDANGKU DESA LUMPUR, GRESIK Adhitya Febriansyah; Aurillia Iftitah Putriana Revanggi -; Kuntum Khoiro Ummatin; Anindita Adikaputri Vinaya; Elita Fidiya Nugrahani; Yunita Siti Mardhiyyah
J-ABDI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 3 No. 4: September 2023
Publisher : Bajang Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53625/jabdi.v3i4.6226

Kegiatan pengabdian masyarakat merupakan salah satu bentuk kontribusi dari lembaga pendidikan dan tenaga akademik untuk memberikan manfaat langsung kepada masyarakat. Universitas Internasional Semen Indonesia (UISI) melalui program studi Manajemen Rekayasa telah melaksanakan kegiatan pengabdian masyarakat yang bertujuan untuk membantu pengembangan usaha UMKM MR Udangku di Kelurahan Lumpur, Gresik. Pengembangan atau inovasi terhadap suatu produk telah dilakukan pada pengmas sebelumnya dan menghasilkan inovasi olahan udang sebagai hasil tangkapan hasil laut terbesar di Kelurahan Lumpur. Produksi telah rutin dilakukan hingga terbentuk UMKM UdangKu. Dengan pemasaran yang dilakukan secara langsung dan juga melalui e-commerce. Namun, terdapat berbagai aspek yang perlu diperhatikan dalam pengembangan produk untuk meningkatkan kualitas, daya saing, dan keberlanjutan usaha. Metode yang digunakan pada pengembangan usaha UMKM MR Udangku yaitu HoQ (House of Quality) untuk Identifikasi Kualitas Produk, Pareto dan Fishbone Diagram untuk menguji Kualitas Produk, Pengembangan Izin Usaha untuk (NIB dan Halal) serta Manajemen Keuangan untuk menghitung HPP (Harga Pokok Penjualan). Hasil dari pendampingan pengembangan usaha ini adalah mengetahui peluang bisnis yang bisa dikembang, melakukan evaluasi dan peningkatan kualitas produk, mendapatkan NIB dan Sertifikasi Halal serta mengetahui HPP produk nugget udang.

MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS (MFCC) FEATURE FOR PUMP ANOMALY DETECTION IN NOISY ENVIRONMENTS Vinaya, Anindita Adikaputri; Aciandra , Tiffani Febiola
Jurnal Rekayasa Mesin Vol. 15 No. 2 (2024)
Publisher : Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/jrm.v15i2.1815

The continuity of a production process is supported by the availability of good assets. One of the efforts to support asset availability is through asset maintenance. One of the important assets in the industry is the pump. To detect anomalous conditions in the pump, the sound of the engine can be used. However, noisy environmental conditions can change the characteristics of the sound produced. This can have an impact on errors in identifying the condition of the machine. In this study, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) is used, because the characteristics of MFCC are very attached to the sound signal and are appropriate for sound signals in the case of this noisy environment where the signal tends to be non-stationary. Support Vector Machine will be used as a method that maps input (machine features) and output (machine condition). In this study, a comparison of the use of combined features of time and frequency domains with time-frequency features (MFCC) will be carried out. Improved performance is obtained when the time-frequency domain acoustic feature in the form of MFCC is used with an average accuracy reaching 99.88% on the Medium Gaussian SVM model.

MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS (MFCC) FEATURE FOR PUMP ANOMALY DETECTION IN NOISY ENVIRONMENTS Vinaya, Anindita Adikaputri; Aciandra , Tiffani Febiola
Jurnal Rekayasa Mesin Vol. 15 No. 2 (2024)
Publisher : Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/jrm.v15i2.1815

The continuity of a production process is supported by the availability of good assets. One of the efforts to support asset availability is through asset maintenance. One of the important assets in the industry is the pump. To detect anomalous conditions in the pump, the sound of the engine can be used. However, noisy environmental conditions can change the characteristics of the sound produced. This can have an impact on errors in identifying the condition of the machine. In this study, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) is used, because the characteristics of MFCC are very attached to the sound signal and are appropriate for sound signals in the case of this noisy environment where the signal tends to be non-stationary. Support Vector Machine will be used as a method that maps input (machine features) and output (machine condition). In this study, a comparison of the use of combined features of time and frequency domains with time-frequency features (MFCC) will be carried out. Improved performance is obtained when the time-frequency domain acoustic feature in the form of MFCC is used with an average accuracy reaching 99.88% on the Medium Gaussian SVM model.

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search