Deteksi Kegagalan Sistem Pendingin Pada Stationary Spot Welding Dengan Metode Fuzzy Logic Dilengkapi Teknologi IoT

Putra, Bagas Abiyu (2023) Deteksi Kegagalan Sistem Pendingin Pada Stationary Spot Welding Dengan Metode Fuzzy Logic Dilengkapi Teknologi IoT. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 10311910000039-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (10MB) | Request a copy

Abstract

Overheating pada mesin welding sering terjadi karena faktor lingkungan atau sistem pendingin yang tersumbat. Deteksi dari kegagalan sistem pendingin dapat membantu mencegah terjadinya overheat dan downtime pada mesin. Untuk mengatasi masalah ini, pada penelitian ini dilakukan perancangan sistem deteksi kegagalan sistem pendingin dengan metode fuzzy logic. Perangkat Raspberry Pi digunakan sebagai platform IoT untuk membaca data input dari sensor yang mengukur aliran air masuk, aliran air keluar, dan suhu air. Aturan fuzzy logic kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kegagalan sistem pendingin pada mesin. Output ditampilkan pada dashboard yang dapat diakses melalui internet, memungkinkan pemantauan secara real-time dan mencegah kerusakan lebih lanjut pada mesin. Pengujian dilakukan dengan menggunakan simulasi dengan matlab dan pada sistem real pada kondisi produksi dan nilai acak . Melalui analisis data yang dilakukan, metode fuzzy terbukti memberikan representasi yang lebih baik dalam menggambarkan keadaan sistem dibandingkan dengan pendekatan if-else (konvensional) pada kasus input yang samar atau ambigu dengan tingkat kesalahan metode fuzzy tercatat sebesar 7,5%, sementara pendekatan if-else memiliki tingkat kesalahan yang lebih tinggi, yaitu 77,5%. Perbedaan ini menunjukkan bahwa penggunaan metode fuzzy dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan mendekati nilai aktual dibandingkan dengan pendekatan if-else.
===================================================================================================================================
Overheating in welding machines often occurs due to environmental factors or a clogged cooling system. Detection of cooling system failures can help prevent overheating and downtime in the engine. To overcome this problem,this research designed a cooling system failure detection system with the fuzzy logic method. The Raspberry Pi device is used as an IoT platform to read input data from sensors that measure water inflow, water outflow, and water temperature. Fuzzy logic rules are then used to classify the failure rate of the cooling system in the engine. The output is displayed on a dashboard accessible via the internet, allowing realtime monitoring and preventing further damage to the machine. Tests are carried out using simulations with matlab and on real systems under production conditions and random values. Through data analysis conducted, the fuzzy method was shown to provide a better representation in describing the state of the system compared to the if-else approach in the case of vague or ambiguous inputs with the fuzzy method error rate recorded at 7.5%, while the ifelse approach had a higher error rate, which was 77.5%. This difference shows that the use of fuzzy methods can provide more accurate results and close to actual values compared to if-else approaches

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Sistem Pendinginan, IoT, Fuzzy logic, Raspberry Pi, Stationary Spot Welding
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA9.64 Fuzzy logic
Divisions:	Faculty of Vocational > 36304-Automation Electronic Engineering
Depositing User:	Bagas Abiyu Putra
Date Deposited:	08 Aug 2023 01:35
Last Modified:	08 Aug 2023 01:35
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/103835

Actions (login required)

View Item