ISASISAS
Journal of Applied Mechanical Engineering Technology and InnovationJournal of Applied Mechanical Engineering Technology and InnovationPenelitian ini mengeksplorasi penggunaan analisis spektrum frekuensi untuk mengidentifikasi kerusakan bantalan pada pompa sentrifugal, dengan fokus khusus pada unit 731PU1205 F2 di PT Sari Dumai Oleo (SDS2). Data getaran dikumpulkan menggunakan perangkat SKF CMDT 391, dengan konsentrasi pada spektrum kecepatan dan akselerasi terbungkus dari dua posisi pengukuran (3V dan 3H). Analisis dilakukan terhadap frekuensi karakteristik bantalan, termasuk Ball Pass Frequency Outer (BPFO), Ball Pass Frequency Inner (BPFI), Ball Spin Frequency, dan Fundamental Train Frequency, untuk mendeteksi kerusakan yang terkait dengan permukaan luar, permukaan dalam, elemen rolling, atau kandang bantalan. Hasil menunjukkan adanya puncak frekuensi pada spektrum getaran yang sesuai dengan BPFO dan BPFI, mengindikasikan adanya keausan pada tahap awal di komponen bantalan. Temuan ini membuktikan bahwa analisis spektrum frekuensi merupakan alat pemeliharaan prediktif yang efektif untuk deteksi dini kerusakan bantalan, yang berpotensi mengurangi waktu henti dan biaya perawatan dalam operasi pompa industri.
Analisis spektrum frekuensi berhasil mengidentifikasi indikasi kerusakan bantalan berdasarkan munculnya frekuensi karakteristik seperti BPFO, BPFI, dan BSF yang menunjukkan potensi kerusakan pada berbagai komponen bantalan.Pada posisi vertikal (3V), frekuensi dominan mengindikasikan kerusakan pada permukaan luar dan elemen bola bantalan, yang diperkuat oleh nilai akselerasi terbungkus sebesar 11,91 gE.Pada posisi horizontal (3H), spektrum getaran menunjukkan kecenderungan kerusakan pada permukaan dalam dan elemen bola, dengan nilai akselerasi terbungkus 10,51 gE yang mendukung adanya kerusakan struktural.
Pertama, perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk mengembangkan model prediktif berbasis pembelajaran mesin yang menggunakan data spektrum frekuensi dan akselerasi terbungkus dari pompa sentrifugal secara waktu nyata, guna meningkatkan akurasi deteksi dini kerusakan bantalan dan memprediksi sisa masa pakai bantalan secara lebih presisi. Kedua, diperlukan studi komparatif yang mengevaluasi efektivitas metode analisis getaran dengan perangkat SKF CMDT 391 terhadap perangkat lainnya dalam kondisi operasional yang bervariasi, seperti perbedaan beban, kecepatan, dan viskositas fluida, agar dapat ditentukan batas aplikabilitas metode ini di berbagai lingkungan industri. Ketiga, perlu dikaji penerapan sistem pemantauan berkelanjutan secara otomatis pada unit pompa 731PU1205 F2 dengan instalasi sensor permanen dan integrasi data ke sistem monitoring pusat, untuk mengamati evolusi kerusakan bantalan secara berkala dan mengevaluasi dampak dari intervensi perawatan secara kuantitatif, sehingga strategi pemeliharaan prediktif dapat dioptimalkan secara dinamis.
| File size | 662.85 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
UMIUMI Model CNN menggunakan 32 filter untuk meningkatkan ekstraksi fitur dari citra daging. Pengujian pada 30 sampel dengan masing-masing kategori diuji 10 kaliModel CNN menggunakan 32 filter untuk meningkatkan ekstraksi fitur dari citra daging. Pengujian pada 30 sampel dengan masing-masing kategori diuji 10 kali
USMUSM Selain itu, aspek etika dan hukum juga merupakan pertimbangan penting. Secara keseluruhan, tinjauan ini memberikan gambaran komprehensif tentang perkembanganSelain itu, aspek etika dan hukum juga merupakan pertimbangan penting. Secara keseluruhan, tinjauan ini memberikan gambaran komprehensif tentang perkembangan
USMUSM Analisis entropi, keberagaman struktur kalimat, dan penanda emosional terbukti paling diskriminatif. Sistem ini menunjukkan bahwa pengenalan pola berbasisAnalisis entropi, keberagaman struktur kalimat, dan penanda emosional terbukti paling diskriminatif. Sistem ini menunjukkan bahwa pengenalan pola berbasis
USMUSM Model dilatih menggunakan 600 citra dengan pembagian data latih, validasi, dan uji sebesar 50:40:10. Hasil pengujian menunjukkan performa tinggi denganModel dilatih menggunakan 600 citra dengan pembagian data latih, validasi, dan uji sebesar 50:40:10. Hasil pengujian menunjukkan performa tinggi dengan
UMPPUMPP Namun, performa sistem menurun sebesar 15% pada kondisi hujan, dan diperlukan kalibrasi rutin setiap dua minggu untuk menjaga kinerja optimal. Untuk mengatasiNamun, performa sistem menurun sebesar 15% pada kondisi hujan, dan diperlukan kalibrasi rutin setiap dua minggu untuk menjaga kinerja optimal. Untuk mengatasi
UNAMAUNAMA Random Forest menunjukkan kinerja lebih baik dan stabil dibandingkan K-Nearest Neighbor dalam mendeteksi serangan pada jaringan perangkat IoT. Model RandomRandom Forest menunjukkan kinerja lebih baik dan stabil dibandingkan K-Nearest Neighbor dalam mendeteksi serangan pada jaringan perangkat IoT. Model Random
SUBSETSUBSET Penelitian ini mengevaluasi keberhasilan implementasi SIMRS sekaligus mengidentifikasi determinannya menggunakan model Human-Organization-Technology FitPenelitian ini mengevaluasi keberhasilan implementasi SIMRS sekaligus mengidentifikasi determinannya menggunakan model Human-Organization-Technology Fit
IAESCOREIAESCORE Sebanyak 315 kumpulan data dibangun dari 15 set data mentah untuk setiap jenis gangguan dengan tingkat 0%, 25%, 50%, 75%, dan 100%. Penerapan metode-metodeSebanyak 315 kumpulan data dibangun dari 15 set data mentah untuk setiap jenis gangguan dengan tingkat 0%, 25%, 50%, 75%, dan 100%. Penerapan metode-metode
Useful /
USMUSM Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode simple additive weighting (SAW) dalam proses pengambilan keputusan kelayakan persetujuan setiap ajuanPenelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode simple additive weighting (SAW) dalam proses pengambilan keputusan kelayakan persetujuan setiap ajuan
IAINFMPAPUAIAINFMPAPUA Temuan ini penting bagi institusi pendidikan dalam merancang sistem pembinaan yang lebih fleksibel dan ramah mental bagi santri mahasiswa. Strategi adaptasiTemuan ini penting bagi institusi pendidikan dalam merancang sistem pembinaan yang lebih fleksibel dan ramah mental bagi santri mahasiswa. Strategi adaptasi
USMUSM Hasilnya, model SVM (RBF Tuned) terpilih mencapai akurasi 81.78% pada data uji, secara signifikan mengungguli KNN (75.79%). Model ini mencapai Good FitHasilnya, model SVM (RBF Tuned) terpilih mencapai akurasi 81.78% pada data uji, secara signifikan mengungguli KNN (75.79%). Model ini mencapai Good Fit
IAINFMPAPUAIAINFMPAPUA Islam tidak menolak pemanfaatan AI, namun menuntut landasan etik yang kokoh berdasarkan nilai-nilai seperti niat, kejujuran, dan tanggung jawab. PenggunaanIslam tidak menolak pemanfaatan AI, namun menuntut landasan etik yang kokoh berdasarkan nilai-nilai seperti niat, kejujuran, dan tanggung jawab. Penggunaan