Klasifikasi Kondisi Motor Induksi Tiga Fasa Untuk Mesin Semi Autogenous Grinding (SAG) Mill Menggunakan Metode Fuzzy Logic

Mayaomi, Rani R (2023) Klasifikasi Kondisi Motor Induksi Tiga Fasa Untuk Mesin Semi Autogenous Grinding (SAG) Mill Menggunakan Metode Fuzzy Logic. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 10311910000053-Undergraduate-Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

PT. X merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pertambangan emas yang berlokasi di Kota Palu, Sulawesi Tengah. Pada Proses pertambangan ada 4 tahapan yang dilakukan, yaitu eksplorasi, crushing-grinding, flotation dan oxidity, serta ekstraksi. Tahapan grinding adalah tahapan penghancuran dan penggilingan batu bijih emas menggunakan mesin yang disebut semi autogenous grinding (sag) mill. Motor induksi yang berperan sebagai penggerak utama dalam mesin sag mill. Berdasarkan informasi dari tim engineer, dari berbagai tahapan tersebut, yang membutuhkan proses paling lama dan sulit untuk diatasi adalah tahapan grinding. Seiring berjalannya waktu, mesin sag mill akan mengalami penurunan performa. Penurunan performa diakibatkan oleh komponen dari motor induksi tiga fasa yaitu bearing. Sehingga sering dilakukannya pemeriksaan terhadap kondisi pada motor induksi tiga fasa yang ada di mesin sag mill. Pemeriksaan dilakukan tidak benar – benar berdasarkan kondisi yang aktual dan harus memberhentikan proses grinding yang sedang berjalan. Pemeriksaan dilakukan dengan cara turun ke lapangan yang ada di lokasi mesin sag mill. Pada Proyek Akhir ini, telah diterapkan Klasifikasi Kondisi Motor Induksi Tiga Fasa untuk mesin sag mill menggunakan metode fuzzy logic untuk mengetahui kondisi aktual pada motor induksi tiga fasa. Metode fuzzy logic adalah salah satu pendekatan yang digunakan dalam kecerdasan buatan untuk memodelkan dan mengontrol sistem yang tidak pasti atau ambigu. Metode ini memungkinkan pengolahan data yang kompleks dengan menggunakan aturan linguistik yang berdasarkan pada fuzzy logic. Hasil pengujian data sensor temperature dan sensor vibration didapatkan bahwa ketika nilai pengukuran dari sensor temperature naik, maka nilai pengukuran dari sensor vibration juga akan naik, karena jika bearing pada motor induksi menghasilkan vibration yang tinggi maka, kinerja motor induksi semakin berat dan mengakibatkan temperature pada bearing motor induksi tiga fasa juga akan ikut tinggi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan pengolahan dan pengujian nilai yang dihasilkan dari sensor temperature dan vibration menggunakan fuzzy logic mampu merepresentasikan kondisi motor induksi tiga fasa pada kondisi motor good, warning, critical. Diketahui pada percobaan sample data input maximal ambient temperature, temperature permisibble time rise sebesar 40,89℃, dan vibration unsatisfactory sebesar 3,31 mm/s menghasilkan motor condition critical. Perhitungan akurasi pengukuran temperature dari pengolahan dataset dengan sistem fuzzy logic yang telah diambil didapatkan hasil akurasi sebesar 99.79 % dengan rata – rata eror 0,21 %, dan vibration didapatkan hasil akurasi sebesar 99,87 % dengan rata – rata eror 0,12%.
=================================================================================================================================
PT. X is a company engaged in gold mining located in Palu City, Central Sulawesi. There are 4 stages in the mining process, namely exploration, crushing-grinding, flotation and oxidity, and extraction. The grinding stage is the stage of crushing and grinding the gold ore using a machine called a semi-autogenous grinding (sag) mill. Induction motor which acts as the prime mover in the sag mill machine. Based on information from the engineering team, of the various stages, the grinding stage required the longest and most difficult process to overcome. Over time, the sag mill machine will experience a decrease in performance. The decrease in performance is caused by the components of the three-phase induction motor, namely the bearing. So that it is often necessary to check the conditions of the three-phase induction motor in the sag mill machine. The inspection was carried out incorrectly based on actual conditions and had to stop the ongoing grinding process. Inspection is carried out by going down to the field at the location of the sag mill machine. In this final project, Three Phase Induction Motor Condition Classification has been implemented for sag mill machines using the fuzzy logic method to determine the actual conditions of three phase induction motors. The fuzzy logic method is one of the approaches used in artificial intelligence to model and control uncertain or ambiguous systems. This method enables complex data processing using linguistic rules based on fuzzy logic. The results of testing the temperature sensor data and vibration sensors found that when the measurement value from the temperature sensor increases, the measurement value from the vibration sensor will also increase, because if the bearing on the induction motor produces high vibration, the performance of the induction motor will be heavier and result in temperature on the bearing. three-phase induction motor will also be high. From the results of the tests that have been carried out, it can be concluded that processing and testing the values generated from temperature and vibration sensors using fuzzy logic is able to represent the condition of a three-phase induction motor in good, warning, critical motor conditions. It is known that in the sample data input experiment, the maximal ambient temperature, temperature permissible time rise is 40.89 ℃, and vibration unsatisfactory is 3.31 mm/s resulting in a critical motor condition. Calculation of temperature measurement accuracy from dataset processing with the fuzzy logic system that has been taken obtained an accuracy of 99.79% with an average error of 0.21%, and vibration obtained an accuracy of 99.87% with an average error of 0.12%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi Kondisi, Fuzzy Logic, Motor Induksi Tiga Fasa, Grinding, Sag Mill
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA9.64 Fuzzy logic T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK2785 Electric motors, Induction.
Divisions:	Faculty of Vocational > 36304-Automation Electronic Engineering
Depositing User:	Rani R. Mayaomi
Date Deposited:	15 Sep 2023 07:19
Last Modified:	15 Sep 2023 07:19
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/104505

Actions (login required)

View Item