使用KNN方法对四轮车进行校正校正损害检测。

A. Setiawan, Abdul Muid, Irma Nirmala
{"title":"使用KNN方法对四轮车进行校正校正损害检测。","authors":"A. Setiawan, Abdul Muid, Irma Nirmala","doi":"10.26418/POSITRON.V8I2.27508","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pada penelitian ini, telah dibuat prototipe alat yang dapat mendeteksi kerusakan bearing pada  kendaraan roda empat.  Perangkat keras yang digunakan antara lain sensor getaran MPU6050, Modul Mikrokontroler Arduino Nano, Modul Bluetooth, dan smartphone. Alat ini memanfaatkan getaran dari roda pada sebuah kendaraan untuk mengetahui kondisi bearing-nya yang akan ditampilkan pada smartphone. Besarnya getaran yang terukur oleh sensor (accelerometer dan gyroscope) akan diklasifikasikan dan digunakan untuk membuat kategori baik, aman, dan rusak, menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Hubungan antara perangkat lunak dan perangkat keras pendukung sistem dikendalikan oleh Arduino Nano. Kategori kerusakan bearing berhasil ditampilkan pada layar sebuah smartphone sehingga alat ini memiliki keunggulan antara lain murah, portable dan akurat. Tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali nilai getaran berdasarkan pengujian mencapai nilai sebesar 90,37%.","PeriodicalId":31789,"journal":{"name":"Positron","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kerusakan Bearing pada Kendaraan Roda Empat menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor)\",\"authors\":\"A. Setiawan, Abdul Muid, Irma Nirmala\",\"doi\":\"10.26418/POSITRON.V8I2.27508\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Pada penelitian ini, telah dibuat prototipe alat yang dapat mendeteksi kerusakan bearing pada  kendaraan roda empat.  Perangkat keras yang digunakan antara lain sensor getaran MPU6050, Modul Mikrokontroler Arduino Nano, Modul Bluetooth, dan smartphone. Alat ini memanfaatkan getaran dari roda pada sebuah kendaraan untuk mengetahui kondisi bearing-nya yang akan ditampilkan pada smartphone. Besarnya getaran yang terukur oleh sensor (accelerometer dan gyroscope) akan diklasifikasikan dan digunakan untuk membuat kategori baik, aman, dan rusak, menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Hubungan antara perangkat lunak dan perangkat keras pendukung sistem dikendalikan oleh Arduino Nano. Kategori kerusakan bearing berhasil ditampilkan pada layar sebuah smartphone sehingga alat ini memiliki keunggulan antara lain murah, portable dan akurat. Tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali nilai getaran berdasarkan pengujian mencapai nilai sebesar 90,37%.\",\"PeriodicalId\":31789,\"journal\":{\"name\":\"Positron\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-11-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Positron\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.26418/POSITRON.V8I2.27508\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Positron","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/POSITRON.V8I2.27508","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

在这项研究中,已经有了一个原型,可以检测四轮汽车的轴承损坏。使用的硬件包括MPU6050振动传感器、纳米微控制器模块、蓝牙模块和智能手机。它利用汽车轮子发出的振动来了解智能手机上是否会出现胡须的状况。传感器(加速器和陀螺仪)测量的振动的大小将被分类,并用于使用K-Nearest方法创建一个好的、安全的和错误的类别。该系统的软件和支持硬件之间的关系由Arduino Nano控制。轴承损坏类别已成功地在智能手机屏幕上显示,使该设备具有廉价、可携带和准确等优势。系统在测试中识别振动值的成功率为90.37%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kerusakan Bearing pada Kendaraan Roda Empat menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor)
Pada penelitian ini, telah dibuat prototipe alat yang dapat mendeteksi kerusakan bearing pada  kendaraan roda empat.  Perangkat keras yang digunakan antara lain sensor getaran MPU6050, Modul Mikrokontroler Arduino Nano, Modul Bluetooth, dan smartphone. Alat ini memanfaatkan getaran dari roda pada sebuah kendaraan untuk mengetahui kondisi bearing-nya yang akan ditampilkan pada smartphone. Besarnya getaran yang terukur oleh sensor (accelerometer dan gyroscope) akan diklasifikasikan dan digunakan untuk membuat kategori baik, aman, dan rusak, menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Hubungan antara perangkat lunak dan perangkat keras pendukung sistem dikendalikan oleh Arduino Nano. Kategori kerusakan bearing berhasil ditampilkan pada layar sebuah smartphone sehingga alat ini memiliki keunggulan antara lain murah, portable dan akurat. Tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali nilai getaran berdasarkan pengujian mencapai nilai sebesar 90,37%.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
24 weeks
×
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