Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal J-Eltrik
Arafi Putra Subagya, Pandu
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Kerusakan Bearing secara Non-Invasive pada Kondisi Kecepatan Bervariasi Arafi Putra Subagya, Pandu; Syahputri, Adistra Shanda; Priambodo, Fajar Agung
J-Eltrik Vol 4 No 2 (2022): November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30649/je.v4i2.114

Abstract

Pemakaian motor secara terus menerus akan menyebabkan kerusakan. Deteksi kerusakan penting dilakukan untuk menghidari kerusakan parah, menekan biaya perawatan dan menjaga keandalan motor. Penggunaan motor tidak bisa lepas dari perubahan kecepatan karena disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Pada saat motor beroperasi akan menghasilkan suara yang menggambarkan kondisi kesehatannya. Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan system deteksi kerusakan bearing berdasarkan sinyal suara dengan variasi kecepatan. Pengolahan dan analisis data menggunakan pendekatan analisis spectrum. Perubahan kecepatan akan berpengaruh pada frekuensi putaran sehingga akan berpengaruh kepada diagnosis kondisi elemen motor. Dengan mengamati lonjakan amplitude pada spectrum suara maka akan diketahui kondisi kesehatan motor. Pendekatan Analysis of Variance (ANOVA) digunakan sebagai pendekatan untuk menentukan pengaruh variable speed terhadap akurasi deteksi.  Untuk mempercepat proses diagnosis pengembangan system dilakukan secara real-time menggunakan mini PC raspberry sehingga hasil diagnosis dapat dilakukan dengan cepat tanpa membutuhkan waktu lama. Signifikansi dari penelitian adalah sistem deteksi kerusakan yang dibahas memberikan solusi monitoring kondisi bearing yang sederhana, murah, cepat dan akurasi tinggi sehingga tindakan perawatan motor dilakukan tepat waktu. Hasil penelitian mencapai akurasi diagnosis sebesar 93.75%.
Co-Authors Priambodo, Fajar Agung Syahputri, Adistra Shanda