<![CDATA[Implementasi strategi Preventive Maintenance berbasis kondisi atau Condition-Based Maintenance (CBM) menjadi sangat krusial dalam menjaga keandalan sistem kelistrikan, khususnya pada unit generator set (genset). Pengawasan getaran merupakan parameter utama dalam mendeteksi anomali mekanis sebelum terjadi kegagalan sistemik. Selain pada komponen motor listrik dan generator, pemantauan getaran pada keseluruhan unit genset diperlukan untuk menjamin stabilitas operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan algoritma Fast Fourier Transform (FFT) guna menganalisis kerusakan mesin secara real-time. Fokus utama analisis mencakup identifikasi kondisi rotor yang tidak seimbang (unbalance) dan ketidaksejajaran poros (misalignment). Metodologi penelitian melibatkan pengambilan data getaran dengan waktu sampling selama 10 detik. Untuk menguji sensitivitas sistem, dilakukan simulasi variasi beban ketidakseimbangan mekanis mulai dari 8 gram hingga 104 gram. Data mentah dari sensor getaran dikonversi dari domain waktu ke domain frekuensi menggunakan FFT, yang kemudian divalidasi berdasarkan standar getaran linier internasional seperti ISO, IEC 34-14, dan DIN 60034-14. Nilai amplitudo dan frekuensi pada spektrum FFT menjadi indikator penentu kesehatan mesin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengawasan mampu mengidentifikasi jenis kerusakan secara presisi sesuai target rancangan. Pada pengujian ekstrem dengan bobot tidak seimbang sebesar 104 gram, terdeteksi lonjakan amplitudo signifikan yang mendominasi pada rentang frekuensi 60 Hz hingga 100 Hz. Temuan ini membuktikan bahwa analisis FFT efektif digunakan sebagai instrumen diagnostik dini dalam sistem CBM untuk mencegah kerusakan fatal pada aset industri.]]>
Copyrights © 2026
