Jenis Ektraksi Ciri Untuk Pendeteksian Misalignment pada Motor Induksi Menggunakan Multi Level Transformasi Wavelet Haar dan Coiflet - p.p.s. Saputra; Safiq Abdillah; Martha Kusuma (FORTEI Regional VII Jawa Timur, 2019)
Saat ini motor induksi banyak digunakan dalam industri karena konstruksi yang kuat, efisiensi tinggi, dan perawatan yang murah. Perawatan mesin diperlukan untuk memperpanjang umur motor induksi. Berdasarkan penelitian sebelumnya, kegagalan bearing dapat menyebabkan 42% - 50% dari semua kegagalan motor. Secara umum ini disebabkan oleh kesalahan produksi, kurangnya pelumasan, dan kesalahan pemasangan. Misalignment motor adalah salah satu kasus kesalahan dalam pemasangan motor induksi. Penelitian ini berfokus untuk mensimulasikan transformasi wavelet diskrit untuk mengidentifikasi misalignment pada motor induksi. Pemodelan operasi motor diperkenalkan dalam penelitian ini sebagai operasi normal dan dua variasi misalignment. Untuk kasus ini, transformasi wavelet haar dan coiflet pada level pertama hingga level kelima digunakan untuk mengekstraksi sinyal getaran motor menjadi sinyal frekuensi tinggi. Kemudian, sinyal energi dan ekstraksi sinyal lain yang didapat dari sinyal frekuensi tinggi dievaluasi untuk menganalisis kondisi motor. Hasilnya menunjukkan bahwa transformasi wavelet diskrit berjenis haar pada level tiga dapat mengidentifikasi keadaan motor yang beroperasi normal dan keadaan motor yang mengalami misalignment.