Analisa Pemilihan Filter Wavelet Pada Motor Induksi Tiga Fasa Untuk Deteksi Ketidakseimbangan Celah Udara - Wavelet Filter Selection Analysis on Three-phase Induction Motor in Detection of Air Gap Eccentricity

Utomo, Restu Mukti (2018) Analisa Pemilihan Filter Wavelet Pada Motor Induksi Tiga Fasa Untuk Deteksi Ketidakseimbangan Celah Udara - Wavelet Filter Selection Analysis on Three-phase Induction Motor in Detection of Air Gap Eccentricity. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
07111550010001-Master_Thesis.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Motor induksi tiga fasa merupakan mesin listrik yang mengkonversi energi listrik menjadi energi mekanik. Motor induksi sangat banyak digunakan pada dunia industri dikarenakan kehandalan, konstruksinya yang sederhana dan perawatannya yang mudah. Untuk menjaga suatu produksi secara kontinyu yang kebanyakan prosesnya ditunjang oleh motor induksi maka harus dijaga kondisinya tetap prima sehingga kerusakan-kerusakan dapat dihindari serta menjadikan umur peralatan tersebut menjadi lebih lama. Salah satu kerusakan pada motor induksi adalah air gap eccentricity ( ketidakseimbangan celah udara ) yang apabila tidak terdeteksi maka akan menyebabkan gesekan antara rotor dan stator. Untuk itu diperlukan metode untuk pendeteksian lebih dini. Penelitian ini menggunakan metode wavelet. Jenis wavelet families yang digunakan ada 3 yaitu haar,daubechies dan symlet , diperlukan 3 wavelet untuk dapat mengetahui filter wavelet mana yang dapat lebih baik untuk mendeteksi kerusakan motor. Pada wavelet haar tingkat keberhasilan detail ke 1 sampai detail ke 4 sebesar 10%. Untuk wavelet daubechies tingkat perentase keberhasilan yaitu pada detail ke 1 sebesar 70%, detail ke 2 dan detail ke 4 sebesar 20% serta detail ke 3 sebesar 30%. Sedangkan untuk wabvelet symlets tingkat persentase keberhasilan pada detail ke 1 sebesar 80%, detail ke 2 sebesar 70%, detail ke 3 sebesar 30% dan detail ke 4 sebesar 10%. Sehingga untuk filter wavelet jenis haar tingkat persentase keberhasilan deteksi sangat rendah dibandingkan dengan filter wavelet jenis daubechies dan symlets. ============================================================ ======================= Three-phase induction motors are electrical machines that convert electrical energy into mechanical energy. Induction motors are widely used in the industrial world due to reliability, simple construction and easy maintenance. To maintain a continuous production that most of the process is supported by an induction motor it must be kept in good condition so that the damage can be avoided and make the equipment ages become longer. One of the damage to the induction motor is the water gap eccentricity which, if not detected, will cause friction between the rotor and the stator. For that needed a method for early detection. This research uses wavelet method. The type of wavelet families used there are 3. Wavelet families is haar, daubechies and symlets, it takes 3 wavelets to know which wavelet filter can better to detection air gap eccentricity. In the haar wavelet the success rate of d1 (detail), d4 by 10%. For daubechies wavelet the percentage of success is in d1 by 70%, d2 and d4 by 20% and d3 by 30%. While for wavelet symlets the percentage of success in d1 is 80%, d2 is 70%, d3 is 30% and d4 is 10%. So for the type wavelet filter is haar the percentage of detection success rate is very low compared to the wavelet filters of daubechies and symlets.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTE Uto a
Uncontrolled Keywords: Motor Induksi,Arus, airgap ecentricity , dan wavelet.
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK2785 Electric motors, Induction.
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Restu Mukti Utomo
Date Deposited: 18 Dec 2018 02:51
Last Modified: 18 Dec 2018 02:51
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/59066

Actions (login required)

View Item View Item