Desain Sistem Pendeteksi dan Diagnosis Kegagalan untuk Pengujian Kinerja Motor Induksi Menggunakan metode Neural Network

Rendra, Diandra Tamara Ismira (2018) Desain Sistem Pendeteksi dan Diagnosis Kegagalan untuk Pengujian Kinerja Motor Induksi Menggunakan metode Neural Network. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 07111645000070-Undergraduate_Theses.pdf]
Preview
Text
07111645000070-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version

Download (3MB) | Preview

Abstract

Motor merupakan peralatan yang banyak digunakan di industri karena dinilai handal, hemat, dan memiliki kinerja yang tinggi, namun tidak menutup kemungkinan motor dapat mengalami kegagalan. Ketika pengujian awal motor tidak dilakukan, maka keandalan dari motor tidak benar-benar dapat dipastikan. Hal ini akan dapat menimbulkan kerugian ketika kegagalan motor terjadi saat proses di industri sedang berlangsung. Pada Tugas Akhir ini dirancang sebuah sistem untuk melakukan pengujian kinerja awal motor sehingga dapat dilakukan pemastian terhadap keandalan dari sebuah motor induksi. Metode yang digunakan adalah neural network untuk mengklasifikasikan serta mempelajari kinerja dari motor. Proses klasifikasi menggunakan neural network mampu melakukan klasifikasi terhadap 90 sampel data dengan kesalahan minimal sebesar 0,044. =============== Induction motor is one of the most common used in industrial application due to their high performance and low cost. But in fact, motor could experience the fault condition. If the performance test did not run earlier, the reliability of motor could not be ascertained and this will cause amount of loss in industry. This final project intended to design a system to check the performance of an induction motor. Neural network applied to trained and classified the condition and performance of induction motor. By using the neural network method, system could classified 90 samples of datas with amount of minimum error 0.044.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSE 621.313 6 Ren d
Uncontrolled Keywords: Induction Motor, Neural Network, Motor Fault, Classification
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA336 Artificial Intelligence
Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK2785 Electric motors, Induction.
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Diandra Tamara Ismira Rendra
Date Deposited: 29 Nov 2018 01:50
Last Modified: 23 Apr 2021 02:56
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/53153

Actions (login required)

View Item View Item