KLASIFIKASI HUBUNG SINGKAT TURN TO TURN PADA BELITAN STATOR MOTOR INDUKSI YANG DISEBABKAN KEGAGALAN ISOLASI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK (NN) - Barli Jeihan Irawan; Iradiratu Diah PK; Belly Yan Dewantara; Daeng Rahmatullah (PSTE UNIMUS, 2020)
Hampir seluruh industri menggunakan motor induksi sebagai alat bantu produksi, hal ini disebabkan karena beberapa alasan yaitu, kecepatan putar yang dihasilkan konstan, motor induksi tidak memiliki sikat sehingga rugi gesek dapat dikurangi, dan perawatannya yang mudah. Pada penelitian ini adalah mendeteksi kerusakan belitan stator yang disebabkan oleh laminasi belitan sehingga terjadinya hubung singkat pada satu phasa, yang disebut juga dengan turn fault. Metode Fast Fourier Transform (FFT) yang digunakan untuk pedeteksian arus dengan pembebanan 0%, dan 100% yang nantinya hasil deteksi untuk klasifikasi pada Neural Network (NN). Pengkategorian tingkat pembebanan dan tingkat kerusakan yang dialami oleh motor induksi, yaitu turn to turn u1, turn to turn u1 dan v1, dan turn to turn u1, v1 dan w1. Pembacaan hasil test yang dilakukan pada Neural Network memiliki hasil prediksi yang baik karena MSE yang dihasilkan tidak melebihi tingkat keerroran 5% yang telah ditetapkan