SinarFe7
Vol. 2 No. 1 (2019): Sinarfe7-2 2019

Jenis Ektraksi Ciri Untuk Pendeteksian Misalignment pada Motor Induksi Menggunakan Multi Level Transformasi Wavelet Haar dan Coiflet

p.p.s. Saputra (Unknown)
Safiq Abdillah (Unknown)
Martha Kusuma (Unknown)



Article Info

Publish Date
16 Aug 2019

Abstract

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.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

sinarFe7

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Description

Publikasi ini digunakan untuk kegiatan utama FORTEI (Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia) Regional Jawa Timur atara lain: menyelaraskan pendidikan tinggi Teknik Elektro se-Indonesia melingkupi bidang pendidikan, penelitian, dan aplikasi teknologi, Mendiskusikan topik-topik nasional ...