Muhammad, Rifan Ikhlasus Ammal (2025) Estimasi Remaining Useful Life (Rul) Pada Synchronus Gas Generator Dengan Kesalahan Airgap Menggunakan Model Degradasi Eksponensial. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
![[thumbnail of 5009211138-Undergraduate_Thesis.pdf]](http://repository.its.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
5009211138-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy |
Abstract
Gas-generator merupakan salah satu komponen penting dalam sistem pembangkitan energi yang memerlukan pemeliharaan berkala agar tetap beroperasi secara optimal. Salah satu permasalahan yang sering terjadi adalah kegagalan insulasi pada kumparan, yang dapat menyebabkan airgap eccentricity dan berdampak pada penurunan performa sistem. Untuk mengantisipasi kegagalan tersebut, diperlukan sistem prediksi Remaining Useful Life (RUL) sebagai strategi predictive maintenance. Dalam penelitian ini, data dikumpulkan melalui simulasi synchronous machine dengan kapasitas 37 MVA, di mana resistansi kumparan secara bertahap ditingkatkan selama 61 hari sebagai representasi degradasi sistem. Proses analisis diawali dengan ekstraksi fitur domain waktu dari sinyal arus, dilanjutkan dengan evaluasi monotonisitas untuk menilai kestabilan tren fitur terhadap waktu. Fitur yang memiliki nilai monotonisitas lebih dari 0.5 dipilih sebagai fitur terbaik. Fitur-fitur tersebut kemudian direduksi dimensinya menggunakan Principal Component Analysis (PCA), sehingga menghasilkan Health Indicator (HI). Model dilatih menggunakan 24 hari pertama sebagai data pelatihan (prior) dan diperbarui menggunakan data hari ke-25 hingga ke-61 sebagai data pengujian (posterior). Kemudian dilakukan proses fitting dengan model eksponensial terhadap data health indicator hingga hari ke-30, diperoleh parameter θ sebesar 0,297 dan β sebesar 0,111. hari ke-50 menghasilkan parameter θ sebesar 0,377 dan β sebesar 0,095. Hari ke-60 menghasilkan parameter θ sebesar 0,256 dan β sebesar 0,104. Nilai garis dari estimasi RUL pada hari ke-40 menunjukan bahwa sisa masa pakai sistem adalah 21 hari dengan nilai kepercayaan 0.15. Selanjutnya pada hari ke-59 estimasi RUL menunjukan bahwa estimasi sisa masa pakai adalah 1 hari dengan nilai kepercayaan 0.17. Grafik probabilitas prediksi RUL dalam batas alpha 20% menunjukkan peningkatan performa model setelah hari ke-24, dari di bawah 0.4 menjadi stabil di atas 0.95 hingga hari ke-55.
==================================================================================================================
Gas generator is one of the important components in the energy generation system that requires periodic maintenance to continue operating optimally. One of the problems that often occurs is the failure of insulation in the coil, which can cause airgap eccentricity and have an impact on the decline in system performance. To anticipate this failure, a Remaining Useful Life (RUL) prediction system is needed as a predictive maintenance strategy. In this study, data were collected through synchronous machine simulation with a capacity of 37 MVA, where the coil resistance was gradually increased for 61 days as a representation of system degradation. The analysis process begins with the extraction of time domain features from the current signal, followed by monotonicity evaluation to assess the stability of the feature trend over time. Features that have a monotonicity value of more than 0.5 are selected as the best features. These features are then reduced in dimension using Principal Component Analysis (PCA), resulting in a Health Indicator (HI). The model is trained using the first 24 days as training data (prior) and updated using data from the 25th to 61st days as testing data (posterior). Then, an exponential model fitting process was performed on the health indicator data until the 30th day, resulting in θ parameters of 0.297 and β of 0.111. On the 50th day, θ parameters of 0.377 and β of 0.095 were obtained. On the 60th day, θ parameters of 0.256 and β of 0.104 were obtained.The line value of the RUL estimate on the 40th day shows that the remaining system life is 21 days with a confidence value of 0.15. Furthermore, on the 59th day, the RUL estimate shows that the estimated remaining life is 1 day with a confidence value of 0.17. The RUL prediction probability graph within the 20% alpha limit shows an increase in model performance after the 24th day, from below 0.4 to stable above 0.95 until the 55th day.
Actions (login required)
 |
View Item |