Analisis Getaran Displacement Drum Roller Menggunakan FFT dan STFT

Ilhamullah Ilhamullah, Dedik Romahadi, Rikko Putra Youlia

Abstract


Drum Roller adalah mesin yang dirancang untuk pengujian ketahanan ban mobil setelah proses produksi. Peralatan  berputar, dan realisasi diagnosis waktu nyata dari kesalahan getaran frekuensi umum sangat penting untuk memantau kondisi Drum Roller. Getaran yang tinggi dapat merusak bagian-bagian penting mesin dan mempengaruhi kualitas ban. Maka dengan itu, dilakukannya analisis getaran untuk mengidentifikasi kerusakan dengan Metode Fast Fourier Transform (FFT)  dan Metode Short Time Fourier Transform (STFT). Pemrosesan sinyal dilakukan dari input hasil pengukuran getaran berupa data domain waktu pada MATLAB kemudian metode FFT dan STFT diterapkan menggunakan fungsi filter jendela Hanning. Selanjutnya memvalidasi hasil analisis kerusakan. Berdasarkan hasil pengukuran getaran didapatkan sumber getaran terbesar pada posisi radial yaitu getaran yang dihasilkan sebesar 96 μm RMS. Dari grafik spektrum dan spektogram Fourier transform radial dan axial keduanya dapat disimpulkan bahwa adanya indikasi unbalance pada impeller dengan frekuensi 6.7 Hz yang menunjukkan satu kalinya frekuensi Drum Roller. Berdasarkan standar analisis getaran Displacement (ISO 10816-3), getaran Drum Roller masuk pada Zona C, bermakna mesin hanya diizinkan beroperasi dalam waktu singkat. Hasil analisis bahwa Drum Roller mengalami unbalance terbukti benar dengan turunnya nilai getaran menjadi 18 μm RMS.

Keywords


Analisis Getaran; FFT; STFT; Drum Roller

References


X. Pan and G. Bin, “Real-time Intelligent Diagnosis of Co-Frequency Vibration Faults in Rotating Machinery Based on Lightweight-Convolutional Neural Networks,” pp. 0–18, 2022.

B. K. Kumar, G. Diwakar, and M. R. S. Satynarayana, “Determination of Unbalance in Rotating Machine Using Vibration Signature Analysis,” Int. J. Mod. Eng. Res., vol. 2, no. 5, pp. 33415–33421, 2012.

S. M. Ramteke, H. Chelladurai, and M. Amarnath, “Diagnosis and Classification of Diesel Engine Components Faults Using Time–Frequency and Machine Learning Approach,” J. Vib. Eng. Technol., 2021, doi: 10.1007/s42417-021-00370-2.

J. W. Cooley, P. A. W. Lewis, and P. D. Welch, “Historical Notes on the Fast Fourier Transform,” IEEE Trans. Audio Electroacoust., vol. 15, no. 2, pp. 76–79, 1967, doi: 10.1109/TAU.1967.1161903.

E. O. Brigham and R. E. Morrow, The fast Fourier transform, vol. 4, no. 12. 1967.

D. Mokrzan and G. Szymański, “Time-frequency methods of non-stationary vibroacoustic diagnostic signals processing,” Rail Veh., no. 3, pp. 44–57, 2021, doi: 10.53502/rail-143047.

D. T. Kusuma, “Fast Fourier Transform ( FFT ) Dalam Transformasi Sinyal Frekuensi Suara Sebagai Upaya Perolehan Average Energy ( AE ) Musik,” vol. 14, no. 1, pp. 28–35, 2021.

R. Dutta, J. P. Dwivedi, V. P. Singh, and A. Ghosh, “Using Vibration Analysis to Identify & Correct an Induced Draft Fan ’ s Foundation Problem of a Pollution Control Device - A Case Study,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 13, no. 8, pp. 5831–5840, 2018.

S. Farokhzad, “Vibration Based Fault Detection of Centrifugal Pump by Fast Fourier Transform and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,” J. Mech. Eng. Technol., no. November 2013, pp. 82–87, 2013, doi: 10.18005/jmet0103001.

C. Mateo and J. A. Talavera, “Short-Time Fourier Transform with the Window Size Fixed in the Frequency Domain (STFT-FD): Implementation,” SoftwareX, vol. 8, pp. 5–8, 2018, doi: 10.1016/j.softx.2017.11.005.

S. Agrawal, A. N. Tiwari, and V. K. Giri, “Signal processing methods for identification of induction motor bearing fault,” Int. J. Recent Technol. Eng., vol. 8, no. 3, pp. 143–151, 2019, doi: 10.35940/ijrte.C3911.098319.

A. Antoniou, Digital Signal Processing: Signals, Systems, and Filters. 2006.

K. Yani, A. Rizal, and B. Prasetya, “Analisis Kinerja Algoritma Short Time Fourier Transform ( Stft ) Untuk Deteksi Sinyal Carrier Frequency Hopping Spread Spectrum ( Fhss ) Cdma,” no. November 2017, 2008.




DOI: http://dx.doi.org/10.22441/jtm.v12i1.16681

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Jurnal Teknik Mesin

Jurnal Teknik Mesin (JTM)
Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana
Jl. Meruya Selatan No. 01, Kembangan, Jakarta Barat 11650, Indonesia
Email: [email protected]
Telp.: 021-5840815/ 021-5840816 (Hunting)
Fax.: 021-5871335

JTM is indexed by the following abstracting and indexing services:

 

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

View My Stats