Iradiratu Diah P.K., S.T., M.T. Contributor Sari Putri Wardiningsih Primary Author mixed material bibliography Surabaya Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah 2020 monographic id Indonesia

Text

xiii, 114 p. : ill. ; 29 cm. Motor induksi merupakan peralatan yang memiliki peranan sangat penting di industri. Motor listrik berfungsi untuk mengubah energi listrik menjadi energi mekanik yang berupa tenaga putar, motor induksi merupakan motor listrik arus bolak balik (AC) yang paling luas digunakan. Operasi motor induksi ini banyak digunakan sebagai penggerak utamanya karena memiliki kehandalan yang tinggi dan biaya yang relatif lebih rendah, namun motor induksi ini memiliki yaitu menyebabkan kerusakan total dan kerusakan yang sering terjadi yaitu kerusakan mekanis, arus lebih dan tahanan isolasi yang rendah. Untuk menghindari kerusakan total pada motor induksi, pada penelitian ini menggunakan metode wavelet diskrit transform yang akan mendeteksi kerusakan bearing. Artificial neural network berperan sebagai memberikan informasi untuk pengklasifikasi jenis kerusakan. Dari klasifikasi neural network tersebut akan diketahui letak kerusakan, jenis kerusakan, dan tingkat kerusakan yang terjadi. Informasi ini sangat dibutuhkan sebagai informasi maintenance agar meminimalisasi kerusakan lebih parah. Dari penelitian ini didapatkan bahwa klasifikasi kerusakan oleh neural network menghasilkan MSE terkecil 3,64Ex10-09 dan MSE yang terbesar 2,28Ex10-04 dari semua beban. Dari MSE tersebut disimpulkan bahwa neural network dapat mengklasifikasikan dengan baik sehingga dapat digunakan sebagai informasi kondisi motor induksi. Klasifikasi jenis kerusakan Artificial Neural Network Motor induksi Letak kerusakan NONE Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan Lantai 2 - Gedung Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Jalan Arief Rachman Hakim No. 150, Sukolilo, Surabaya 623.20.15 Sar p S0201392020 Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan-UHT 623.20.15 Sar p 3090 2020-11-10 12:23:54 2020-11-10 12:24:27 machine generated