Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MEDIA ELEKTRIKA
Osni Boimau
Unknown Affiliation
Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK UNTUK MENGKLASIFIKASI KERUSAKAN BATANG ROTOR MOTOR INDUKSI MELALUI DATA SPEKTRUM ARUS Osni Boimau; Iradiratu Diah PK; Belly Yan Dewantara; Daeng Rahmatullah
MEDIA ELEKTRIKA Vol 13, No 1 (2020): MEDIA ELEKTRIKA
Publisher : PSTE UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (385.433 KB) | DOI: 10.26714/me.13.1.2020.12-23

Abstract

Kerusakan batang rotor merupakan salah satu jenis kerusakan pada motor induksi yang dapat menyebabkan masalah serius. Kerusakan tersebut dapat mencapai 5% - 10% dari seluruh kasus gangguan motor induksi. Oleh karena itu perlu adanya prediksi awal untuk mengetahui adanya gangguan pada motor induksi, agar dapat dilakukan perbaikan lebih cepat dan tanggap sebelum terjadi kerusakan yang lebih parah. Pada penelitian ini membahas tentang klasifikasi kerusakan batang rotor motor induksi dengan menggunakan analisa arus stator. Data spectrum arus diambil mengunakan metode fast fourier transform. Eksperimen penelitian dilakukan menggunakan metode Neural Network sebagai alat bantu untuk mendeteksi sinyal kesalahan dari mesin listrik karena mampu mengenali pola setiap kerusakan pada batang rotor motor induksi. Pengujian sistem dilakukan untuk mementukan letak kerusakan dalam beberapa kondisi, yaitu kondisi rotor diambil dari hasil pendeteksian Fast Fourier Transform, kondisi beban diambil dari presentase pembebanan yakni 0%, 25%, 50%, 75%, 100% dan tingkat kerusakan motor diambil mulai dari kondisi batang rotor normal sampai rotor mengalami kerusakan 3BRB7mm. Hasil pengujian ini membuktikan bahwa metode Neural Network mampu mengklasifikasi setiap kondisi kerusakan batang rotor motor induksi dengan membuktikan dari hasil Mean Squared Error MSE yang dihasilkan memiliki nilai rata-rata pada semua kondisi kerusakan sebesar 5.84 . Dengan rata-rata efisiensi pengujian dibawah 5%
Co-Authors Belly Yan Dewantara Iradiratu Diah PK Rahmatullah, Daeng