Identifikasi dan Klasifikasi Tingkat Ketidakseimbangan Statis Sela Udara Motor Induksi Berbasis Transformasi Wavelet Arus Stator

Mualim, Latif (2020) Identifikasi dan Klasifikasi Tingkat Ketidakseimbangan Statis Sela Udara Motor Induksi Berbasis Transformasi Wavelet Arus Stator. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 07111340000120-Undergraduate_Thesis.pdf]
Preview
Text
07111340000120-Undergraduate_Thesis.pdf

Download (5MB) | Preview

Abstract

Tugas akhir ini membahas tentang pengidentifikasian dan klasifikasi ketidakseimbangan sela udara pada motor induksi dengan menggunakan transformasi wavelet diskrit yang mana dari wavelet ini diambil nilai statistik dari level tertentu komponen transformasi wavelet untuk dijadikan nilai input pada analisa jaringan saraf tiruan. Dengan memanfaatkan nntool pada MATLAB dibuatlah neuron network dengan input berupa 12 nilai statistik dan target data berupa kondisi motor. Neuron network yang sudah di training menggunakan data arus yang diukur pada tugas akhir ini. Hasilnya adalah neuron network mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasi data arus untuk mengetahui keadaan motor tetapi terbatas hanya pada motor induksi yang digunakan pada tugas akhir ini karena keterbatasan data arus dari motor lain =====================================================================================================
This final project discusses the identification and classification of airgap eccentricity in induction motors using discrete wavelet transforms, from which the statistical values of certain levels of wavelet transform components are taken to be used as input values in the analysis of artificial neural networks. By utilizing nntool in MATLAB, a neuron network was created with input in the form of 12 statistical values and target data in the form of motor conditions. Neuron networks that have been trained use current data measured in this final project. The result is that the neuron network is able to identify and classify current data of induction motor but it is limited to the induction motor used in this final project due to the limitation of current data from other motors.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Induction motor, airgap eccentricity, Wavelet Transform, Artificial Neural Network, Neural Network. Motor Induksi,Ketidakseimbangan sela udara,Wavelet Transform,Jaringan saraf Tiruan,Neural Network
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T57.8 Nonlinear programming. Support vector machine. Wavelets. Hidden Markov models.
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK2785 Electric motors, Induction.
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Latif Mualim
Date Deposited: 04 Jan 2021 09:15
Last Modified: 18 Jan 2024 13:15
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/82331

Actions (login required)

View Item View Item