Deteksi Kerusakan Inner Race Bearing Menggunakan Motor Current Signature Analysis Berbasis Fast Fourier Transform

Iradiratu Dpk, Belly Yan Dewantara, A. Janudin
{"title":"Deteksi Kerusakan Inner Race Bearing Menggunakan Motor Current Signature Analysis Berbasis Fast Fourier Transform","authors":"Iradiratu Dpk, Belly Yan Dewantara, A. Janudin","doi":"10.21107/TRIAC.V6I1.5145","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Motor induksi merupakan mesin arus bolak-balik yang banyak digunakan di perusahaan - perusahaan yang bergerak dalam bidang industri, komersil, dirgantara, dan militer. Salah satu kerusakan terbesar yang terjadi pada motor induksi adalah kerusakan bantalan yang mencapai 41%. Sebagian besar penelitian untuk mendeteksi kerusakan bantalan dilakukan berdasarkan analisis getaran. Meskipun metode ini cukup efektif, analisis akan bervariasi berdasarkan lokasi peralatan dan oleh karena itu sulit untuk memilih dan memposisikan sensor. Untuk mengatasi kerugian dari metode di atas, deteksi kerusakan bantalan motor induksi pada bagian bantalan dalam menggunakan analisis signal arus motor yang dilengkapi dengan algoritma Fast Fourier Transform (FFT). Metode baru ini dilakukan untuk mengindikasi terjadinya kerusakan pada bearing tanpa menghiraukan posisi sensor. Serta meminimalisir terjadinya peningkatan getaran, peningkatan kebisingan, peningkatan suhu kerja, kehilangan efisiensi yang dapat menyebabkan kerusakan pada bagian motor induksi yang lain. Pada sistem deteksi kerusakan inner race bearing, berhasil mendeteksi terjadinya kerusakkan . Akan tetapi hasil dari deteksi kerusakannya masih rendah. Dimana dalam pemebanan 0% ini memiliki tingkat keberhasilan 11.11%. Untuk pembebanan 25% memiliki tingkat keberhasilan 22.22%. Pada pembebanan 50% memiliki tingkat keberhasilan 25.93%. Dalam pembebanan 75% memiliki tingkat keberhasilan 29.63%. Serta untuk pembebanan 100% memiliki tingkat keberhasilan 37.04 %.","PeriodicalId":304028,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC","volume":"30 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-05-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"6","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21107/TRIAC.V6I1.5145","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 6

Abstract

Motor induksi merupakan mesin arus bolak-balik yang banyak digunakan di perusahaan - perusahaan yang bergerak dalam bidang industri, komersil, dirgantara, dan militer. Salah satu kerusakan terbesar yang terjadi pada motor induksi adalah kerusakan bantalan yang mencapai 41%. Sebagian besar penelitian untuk mendeteksi kerusakan bantalan dilakukan berdasarkan analisis getaran. Meskipun metode ini cukup efektif, analisis akan bervariasi berdasarkan lokasi peralatan dan oleh karena itu sulit untuk memilih dan memposisikan sensor. Untuk mengatasi kerugian dari metode di atas, deteksi kerusakan bantalan motor induksi pada bagian bantalan dalam menggunakan analisis signal arus motor yang dilengkapi dengan algoritma Fast Fourier Transform (FFT). Metode baru ini dilakukan untuk mengindikasi terjadinya kerusakan pada bearing tanpa menghiraukan posisi sensor. Serta meminimalisir terjadinya peningkatan getaran, peningkatan kebisingan, peningkatan suhu kerja, kehilangan efisiensi yang dapat menyebabkan kerusakan pada bagian motor induksi yang lain. Pada sistem deteksi kerusakan inner race bearing, berhasil mendeteksi terjadinya kerusakkan . Akan tetapi hasil dari deteksi kerusakannya masih rendah. Dimana dalam pemebanan 0% ini memiliki tingkat keberhasilan 11.11%. Untuk pembebanan 25% memiliki tingkat keberhasilan 22.22%. Pada pembebanan 50% memiliki tingkat keberhasilan 25.93%. Dalam pembebanan 75% memiliki tingkat keberhasilan 29.63%. Serta untuk pembebanan 100% memiliki tingkat keberhasilan 37.04 %.
基于快速傅立叶变换的内滚轴承蒙古纳坎电机电流特征分析
感应电动机是一种主要用于工业、商业、航空和军事的公司的交流电引擎。感应电动机最大的损坏之一是轴承损伤,可达41%。大多数检测轴承损坏的研究都是基于振动分析进行的。虽然这种方法相当有效,但根据设备的位置进行分析将会有所不同,因此很难选择和定位传感器。为了弥补上述方法的损失,使用配有快速傅立叶变形算法(FFT)的电源线分析,检测轴承内的轴承轴承的方位损伤。新的方法是不顾传感器的位置,表明轴承损坏。并将振动增加、噪音增加、工作温度增加、效率损失降至其他感应电机部分。内部损伤检测系统,起重处理。然而,损害检测的结果仍然很低。其中的0%收货率为11%。25%的费用有22%的成功率。50%的成功率是25.93%。75%的存活率为29.63%。至于100%的费用,成功率是37.04。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信