PERANCANGAN DETEKSI KERUSAKAN MESIN BERDASARKAN EMISI AKUSTIK BERBASIS FUZZY DENGAN PENDEKATAN DOMAIN FUSION (LABSCALE)

Nicky Yesica, 2011510111 (2018) PERANCANGAN DETEKSI KERUSAKAN MESIN BERDASARKAN EMISI AKUSTIK BERBASIS FUZZY DENGAN PENDEKATAN DOMAIN FUSION (LABSCALE). Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (ABSTRAK) 5. ABSTRAK.pdf Download (514kB)
	Text (DAFTAR ISI) 7. DAFTAR ISI.pdf Download (525kB)
	Text (BAB I) 10. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (531kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 15. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (421kB)
	Text (FULLTEXT) SKRIPSI - NICKY YESICA (2011510111).pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) \| Request a copy
	Text (FULLTEXT DOC) SKRIPSI - NICKY YESICA (2011510111).docx Restricted to Repository staff only Download (6MB) \| Request a copy

Abstract

Mesin merupakan komponen penting dalam industri. Segala kerusakan dan kesalahan yang terjadi pada mesin akan memerlukan biaya tambahan untuk memperbaikinya. Oleh karena itu, sebelum mesin dalam keadaan downtime, perlu dilakukan pemantauan secara berkala pada mesin. Jenis kerusakan pada mesin berputar pada umumnya adalah ketidakseimbangan (unbalance), tidak seporos (misalignment) dan kerusakan bantalan (bearing fault). Salah satu teknik yang sedang dikembangkan untuk mengetahui jenis kerusakan mesin adalah pemanfaatan emisi akustik. Untuk dapat memproses sinyal-sinyal tersebut agar lebih mudah untuk dianalisis dan dibaca maka, dibutuhkan sebuah metode. Metode yang umum dilakukan untuk mengklasifikasikan kerusakan mesin yaitu logika fuzzy. Logika fuzzy merupakan suatu teknik untuk memetakan input-output berdasarkan suatu aturan yang disusun mengacu pada kepakaran. Oleh karena itu, Pada penelitian ini, peneliti mengusulkan pengembangan teknik identifikasi kerusakan mesin berdasarkan parameter dari domain fusion pada waktu dan frekuensi yang dibangun melalui sistem Fuzzy khususnya FIS Mamdani. Pompapompa dengan spesifikasi yang sama di laboratorium vibrastik ITS akan digunakan sebagai objek penelitian. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan deteksi kerusakan mesin menggunakan FIS Mamdani dapat memiliki tingkat keakuratan sebesar 90%.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Additional Information:

090/KK.18/UISI-01/MR

Uncontrolled Keywords:

Domain Fusion, Emisi Akustik, Fuzzy Logic, Identifikasi Kerusakan Mesin, Mesin Berputar

Contributors:

Contribution	Name	Email
Thesis advisor	Prof. Dr. Ing. Herman Sasongko, .	herman.sasongko@uisi.ac.id
Thesis advisor	Anindita Adikaputri Vinaya, S.T., M.S.	anindita.vinaya@uisi.ac.id
Thesis advisor	Qurrotin A'yunina Maulida Okta Arifianti, S.T., M.S.	qurrotin.arifianti@uisi.ac.id