Perancangan dan Simulasi Deteksi Kerusakan Bearing Pada Motor Induksi Tiga Fasa Menggunakan FFT dan ANN - Sandi Hardiansyah; Sofian Yahya (Politeknik Negeri Bandung, 2024)
Penggunaan motor induksi banyak digunakan di dunia industri, dikarenakan harga yang relatif murah dan pengoperasiannya yang mudah. Namun, seringkali terjadi kegagalan yang tidak dapat diprediksi dan menimbulkan kegagalan sistem yang fatal. Kegagalan yang paling banyak terjadi adalah kegagalan pada komponen bearing. Maka perlu suatu sistem yang dapat memonitoring kondisi kesehatan pada motor induksi. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan kerusakan bearing yang terjadi pada motor induksi berdasarkan Sinyal Vibrasi dan ANN. Metode ini dilakukan dengan mengakuisisi sinyal vibrasi yang diukur dan diolah menggunakan transformasi fourier untuk mengubah domain waktu menjadi domain frekuensi. Data tersebut kemudian digunakan untuk melatih model ANN untuk mengenali pola-pola karakteristik kerusakan pada bearing. Setelah pelatihan, model ANN ini akan digunakan untuk menganalisis data vibrasi dari bearing dan mendeteksi adanya tanda-tanda kerusakan. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode deteksi kerusakan pada bearing (outer race) dalam mengklasifikasikan level kerusakan memiliki tingkat akurasi sebesar 100 %.