Pradika, dkk./ ROTASI, Vol. 20  No. 4  (Oktober  2018) Hal. 207-213

## Diagnosis Kerusakan Roda Gigi dengan Metode Ensemble Emperical Mode Decomposition (EEMD)
Eky Fortuna Pradika a, *, Achmad Widodo b , Ismoyo Haryanto b
a Mahasiswa Program Studi S1, Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
b Dosen DepartemenTeknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
Jl. Prof. Soedharto, SH Tembalang, Semarang 50275, Telp. +62247460059 *E-mail: pekyfortuna@gmail.com

## Abstract
Maintenance is a combination of various actions taken to maintain the performance of the engine or fix it  to  an  acceptable  condition.  In  the  industrial  world,  maintenance  has  a  huge  influence  on  the condition  of  the  engine  and  the  amount  of  production.  The  use  of  a  machine  for  a  long  time  will certainly  require  treatment,  one  method  of  treatment  is  predictive  treatment.  The  gears  are  a  very important  component  in  the  engine,  so  the  gears  also  need  to  be  aware  of  their  conditions  to  avoid damage during engine operation. Various types of damage to the gears that often occur include wear, cracks, and broken gears. To determine  wear on the gears, an indicator is needed that can show the wear  of  the  gears.  This  study  aims  to  diagnose  the  condition  of  gears  by  using  the  empirical  mode decomposition  (EEMD)  ensemble  method.  This  article  also  discusses  some  extraction  features  used such as: spectrogram, RMS, kurtosis, and crest factor as a comparison. The results showed differences in  the  condition  of  gears  in  normal  conditions,  wear  and  broken  shafts  can  be  detected  using  the EEMD method  by looking at  the appearance of  peak. In the spectrogram feature, it is clear the dark red color shows high  vibrations at certain frequencies which indicate the occurrence of vibrations at that frequency.
Keywords: EEMD, wearing, maintenance, gears

## Abstrak
Perawatan  mesin  merupakan  suatu  kombinasi  dari  berbagai  tindakan  yang  dilakukan  untuk  menjaga performa  mesin  atau  memperbaikinya  sampai  pada  suatu  kondisi  yang  bisa  diterima.  Dalam  dunia industri,  pemeliharaan  memberikan  pengaruh  yang  sangat  besar  bagi  kondisi  mesin  dan  jumlah produksi. Penggunaan mesin dalam jangka waktu lama tentunya akan membutuhkan  perawatan, salah satu  metode  perawatan  adalah  perawatan  prediktif.  Roda  gigi  adalah  komponen  yang  sangat  penting pada mesin, oleh karenanya roda gigi juga perlu diperhatikan kondisinya untuk menghindari kerusakan pada  saat  pengoperasian  mesin.  Macam-macam  kerusakan  pada  roda  gigi  yang  sering  terjadi diantaranya  adalah  keausan,  retak,  dan  patah  roda  gigi.  Untuk  mengetahui  keausan  pada  roda  gigi, diperlukan adanya  indikator yang dapat  menunjukan keausan roda gigi. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosa kondisi roda gigi dengan menggunakan metode ensemble empirical mode decomposition (EEMD).  Artikel  ini  juga  membahas  tentang  beberapa  fitur  ekstraksi  yang  digunakan  seperti: spectrogram,  RMS,  kurtosis,  dan  crest  factor  sebagai  pembanding.  Hasil  penelitian  menunjukan perbedaan  kondisi  roda  gigi  pada  keadaan  normal,  aus  dan  patah  poros  dapat  dideteksi  dengan menggunakan  metode EEMD  dengan  melihat  kemunculan peak .  Pada  fitur  spectrogram  terlihat  jelas warna  merah  gelap  yang  menunjukan  terdapatnya  getaran  yang  tinggi  pada  frekuensi  tertentu  yang mengindikasi terjadinya getaran pada frekuensi tersebut.
Kata kunci: EEMD, keausan, pemeliharaan, roda gigi

## 1. Pendahuluan
Roda gigi atau gear adalah elemen mesin yang digunakan untuk mentransmisikan daya dan mengubah putaran poros pada mesin. Roda gigi meneruskan daya dari penggerak (semisal motor listrik) melalui kontak antar gigi-gigi pada gear dengan gigi-gigi pada pinion. Roda gigi juga digunakan untuk mengubah arah sumbu putar dan mengubah gerak rotasi menjadi  translasi.  Roda  gigi  memainkan  peranan  penting  dalam  menjalankan  peralatan  yang  menunjang  kehidupan manusia.  Di  dalam  aplikasi  penggunaan  transmisi  roda  gigi  sering  dijumpai  beberapa  masalah,  misalnya  patah  pada kepala roda gigi,  keausan roda gigi dan timbulnya suara  berisik pada roda gigi,  oleh karenanya  diperlukan perawatan roda gigi guna mencegah masalah yang terjadi pada transmisi roda gigi tersebut.
Sistem transmisi daya yang menggunakan roda gigi telah banyak digunakan pada berbagai jenis penggerak, putaran roda  gigi  akan  menghasilkan  gaya  kontak  antar  gigi.  Pada  saat  beroperasi  gaya  kontak  tersebut  dapat  membuat kerusakan  pada  permukaan  gigi  yang  kemudian  berlanjut  pada  kerusakan pitting dan  berujung  pada  kerusakan  yang
Pradika, dkk./ ROTASI, Vol. 20  No. 4  (Oktober  2018) Hal. 207-213
parah. Oleh karena itu diperlukan strategi perawatan  yang baik untuk mengurangi kerusakan yang disebabkan  kondisi operasi  pada  roda  gigi  .Walaupun  sudah  ada  strategi  perawatan  yang  terjadwal  untuk  melihat  kondisi  mesin,  namun preventive  maintenance (PM)  belum  dapat  menanggulangi  kerusakan  yang  tak  terduga,  maka  diperlukan predictive maintenance (PdM)  [1].  Salah  satu  tindakan  PdM  yang  biasa  dilakukan  adalah  dengan  melihat  karakteristik  getaran yang ditimbulkan oleh mesin karena pada umumnya sebuah mesin yang berputar pasti akan menghasilkan getaran yang nantinya getaran tersebut dapat dianalisis.
Berbagai  macam  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  karakteristik  getaran  pada  roda  gigi.  Salah  satu metode yang sering digunakan untuk mengolah sinyal  getaran yang dihasilkan oleh roda gigi adalah metode ensemble emperical  mode  decomposition (EEMD).  EEMD  adalah  sebuah  metoda  signal  processing  yang  memiliki  tahapan- tahapan.  Tahapan–tahapan  tersebut  dimulai  dari  metode emperical  mode  decomposition (EMD)  yaitu  serangkaian fungsi  waktu  dari  serangkaian  data  masukan  ditransformasikan  menjadi  sejumlah  modus  yang  terdiri  dari  beberapa intrinsic mode function (IMF) dan sinyal residu, kemudian tahap  yang terakhir adalah ditambahkan sinyal white noise untuk mengkompensasi modus campuran yang dapat tebentuk [2].

## 2. Material dan Metodologi
Gambar  1  memperlihatkan  diagram  alir  penelitian  yang  dimulai  dari  studi  literatur  serta  pengambilan  data  yang diperoleh dari Grenoble Images Speech Signal and Control Laboratory (GIPSA-lab), Prancis dimana pengujian diambil setiap  25  jam  roda  gigi  beroperasi.  Data  yang  didapat  berupa  data  getaran  domain  waktu  kemudian  diubah  menjadi domain  frekuensi  dengan  menggunakan  metode fast  fourier  transform (FFT).  Kemudian  hasil  FFT  tersebut dibandingkan  dengan  data  yang  diolah  menggunakan  metode  EEMDberbasis  software  MATLAB  R2014b.  Hasil pengolahan  sinyal  dengan  FFT  tanpa-EEMD  dan  dengan  menggunakan  metode  EEMD  kemudian  digunakan  sebagai sumber tahap ekstraksi fitur statistik seperti root mean square (RMS), kurtosis, crest factor dan spectrogram.
Gambar 1. Diagram alir penelitian.
Selanjutnya  untuk  menganalisa  lebih  lanjut  diperlukan  perhitungan  nilai hunting  tooth  frequency (HTF)  dan gear mesh frequency (GMF)  untuk  memastikan gejala  getaran apa  yang  muncul,  misalnya karena kondisi  aus, retak, patah gigi, dan masalah lainnya. Kemudian hasil dari metode EEMD ini adalah beberapa sinyal dekomposisi yang selanjutnya dalam bentuk IMF yang selanjutnya akan dipilih dan diubah dalam bentuk sinyal domain frekuensi melalui  FFT. Pada penelitian  ini  hanya  mengambil  IMF  ke-1  sebagai  sinyal  yang  akan  diubah  menjadi  domain  frekuensi.  Langkah
selanjutnya  adalah  proses  pengolahan  parameter  statistik  yang  berupa  nilai  kurtosis,  RMS,    crest  factor,  dan spectrogram.
Proses  selanjutnya  membuat  plot  terhadap  nilai  parameter-parameter  yang  muncul,  nilai  ini  diolah  dari  beberapa kondisi  yakni  kondisi  normal,  aus,  dan  kerusakan  pada  poros.  Data  parameter  tesebut  dibedakan  dalam  2  metode pengolahan  data  yaitu  data  masih  dalam  domain  waktu  (masih  belum  di  olah)  dan  setelah  diproses  dengan  metode EEMD. Nilai sampel yang telah diambil kemudian diplot untuk melihat perbedaan kondisi roda gigi.
2.1. Ensemble Emperical Mode Decomposition (EEMD)
EEMD  merupakan  pengembangan  dari  EMD  yang  dilakukan  dengan  menambahkan  sinyal white  noise pada  data runtun  waktu  untuk  mengkompensasi  terbentuknya  modus  campuran.  Sinyal white  noise merupakan  sinyal  acak  yang dibangkitkan dengan menggunakan frekuensi terdistribusi merata pada sepanjang data dengan rentang waktu tertentu
x m ( t ) = x ( t )+ n m ( t ) (1)
n m ( t ) = N std * randn ( x ( t )) (2)
dimana x ( t ) adalah sinyal original, x m ( t ) adalah sinyal ditambah white noise , n m ( t ) adalah jumlah white noise, N std adalah nilai standar deviasi, dan randn ( x ( t )) adalah nilai pseudorandom yang disebar secara normal [2].
2.2. Root Mean Square
Root mean square (RMS) merupakan akar dari nilai rata-rata dari suatu fungsi yang dikuadratkan. RMS merupakan ciri  yang  dapat  mengukur  komposisi  karakteristik  energi  dari  sinyal  getaran.  Ciri  ini  baik  dalam  mengidentifikasi tingkat noise secara keseluruhan, tetapi tidak menyediakan informasi apapun tentang lokasi komponen yang rusak [4].
𝑅𝑀𝑆 = 1 𝑁 √∑ 𝑋 1 2 𝑁 𝑖=1 (3)

## 2.3. Kurtosis
Kurtosis didefinisikan  sebagai  momen  keempat  dari  distribusi  dan  mengukur  kelancipan  dan  kedataran  relatif sebuah  distribusi  dibanding  distribusi  normal.  Kurtosis  memberikan  suatu  pengukuran  dari  ukuran  tail  distribusi  dan digunakan sebagai indikator puncak utama dalam sebuah kumpulan data. Untuk mendapatkan nilai kurtosis ( K )
  4 1 4 1       N t i X N K (4)
2.4. Crest Factor
Crest factor adalah parameter bentuk gelombang, seperti arus bolak-balik atau suara, yang menunjukkan rasio nilai puncak  dengan  nilai  efektif.  Dengan  kata  lain,  faktor  puncak  menunjukkan  seberapa  ekstrim  puncak  dalam  bentuk gelombang.  Crest  factor  menunjukkan  tidak  ada  puncak,  seperti  arus  searah.  Faktor  puncak  yang  lebih  tinggi mengindikasikan puncak, misalnya gelombang suara cenderung memiliki faktor puncak yang tinggi [3]
CF = |𝑥 𝑝𝑒𝑎𝑘 | 2 𝑥 𝑟𝑚𝑠 2 (5)

## 2.5. Gear Mesh Frequency (GMF)
Gear mesh frequency adalah tingkat dimana gigi-gigi pasangan bersama-sama di gearbox. Ini sama dengan jumalah gigi dikali RPM. Sebuah gearbox akan selalu memiliki komponen getaran yang kuat pada frekuensi mesh gigi dan ini adalah satu dari frekuensi gangguan yang digunakan dalam pemantauan mesin .

## 2.6. Hunting Tooth Frequency (HTF)
Frekuensi lain yang kadang-kadang digunakan adalah Hunting Tooth Frequency (HTF). Ini ditemukan ketika satu gigi pada setiap gigi rusak dan mewakili  frekuensi  di  mana kedua gigi saling bersentuhan. Perhitungan frekuensi  ini juga tergantung pada jumlah gigi per gigi dan melibatkan mencari faktor umum tertinggi (CF) antara rasio gigi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Sinyal Getaran non-EEMD dan EEMD
Sinyal asli dengan kondisi normal, aus dan patah poros yang telah diubah menjadi domain frekuensi menggunakan FFT ditunjukkan pada Gambar 2 sampai 4.

## 3.1.1 Analisis FFT pada kondisi normal
Data  getaran  domain  waktu  dari  roda  gigi  kondisi  normal  sebelum  EEMD  kita  rubah  menjadi  domain  frekuensi dengan  mengunakan  FFT  dapat  kita  lihat  pada  Gambar  2  sedangkan  data  getaran  domain  waktu  roda  gigi  kondisi normal    setelah  EEMD  kita  pilih  IMF  1  untuk  di  FFT  agar  berubah  menjadi  domain  frekuensi.  Hasil  plot  gambar keduanya dapat kita lihat sebagai berikut
Gambar 2 . FFT sinyal kondisi normal sebelum menggunakan EEMD
Gambar 3 . FFT sinyal kondisi NORMAL setelah mengunakan metode EEMD
Gambar 2 dan Gambar 3  merupakan hasil plot grafik keadaan roda gigi normal pada 1 HTF, 3 HTF, 7 HTF dan 8 HTF sedangkan GMF terdapat pada 5 HTF yaitu pada frekuensi 781.3 Hz.  Dengan menggunakan metode EEMD dapat dilihat bahwa peak lebih tinggi dibandingkan dengan sebelum  menggunakan EEMD, contohnya perbedaan ketinggian peak    pada  1  HTF  yaitu  pada  frekuensi  156.3Hz  pada  grafik  sebelum  menggunakan  EEMD  terdapat  pada  amplitudo 0.004505g sedangkan setelah EEMD 1x HTF memiliki amplitudo sebesar 0.01266g.
3.1.2 Analisis FFT pada kondisi aus
Sinyal  FFT  pada  kondisi  roda  gigi  yang  mengalami  keausan  memiliki  spektrum  getaran  yang  berbeda.  Dapat diamati ketika roda gigi mengalami keausan, GMF maupun HTF yang terdapat pada frekuensi yang sama dengan roda gigi pada kondisi nomal maka terlihat peningkatan amplitudo  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5 sebagai berikut
Gambar 5 . FFT kondisi aus sesudah EEMD

## 3.1.3 Analisis FFT pada kondisi patah poros
Pada roda gigi kondisi patah poros, dapat terlihat bahwa frekuensi side band yang muncul disekitar 1 HTF, 3 HTF, 7HTF, 8 HTF  serta pada sekitar GMF lebih banyak jika dibandingkan dengan roda gigi kondisi normal maupun roda gigi kondisi aus.   Pada  frekuensi  yang sama amplitudo  yang  dihasilkan dari roda kondisi patah porospun relatif  lebih tinggi jika dibandingkan dengan kondisi roda gigi  normal maupun kondisi roda gigi aus.
Tingginya amplitudo yang dihasilkan serta banyaknya side band yang muncul pada kondisi patah poros dapat kita lihat pada Gambar 6 dan Gambar 7 sebagai berikut
Gambar 6 . FFT kondisi patah poros sebelum EEMD
Gambar 7 . FFT kondisi patah poros seteah menggunakan EEMD

## 3.2. Fitur Ekstraksi
Di  bawah  ini  merupakan data hasil  ekstraksi  fitur RMS, kurtosis (k), crest  factor pada data kondisi  idle,   normal, keausan, dan kerusakan pada poros. Data yang akan di olah yaitu  RMS pada kondisi original lalu IMF 1, IMF 2,  IMF 3, IMF 4, IMF 5, dan IMF 6.
Tabel 1. Nilai RMS pada IMF 1-6 IMF 1 IMF 2 IMF 3 IMF 4 IMF 5 IMF 6 DATA 1 2.8846e+03 2.8850e+03 2.8846e+03 2.8856e+03 2.8860e+03 2.8863e+03 DATA 2 2.9692e+03 2.9695e+03 2.9699e+03 2.9702e+03 2.9705e+03 2.9708e+03 DATA 3 2.8970e+03 2.8973e+03 2.8976e+03 2.8980e+03 2.8983e+03 2.8987e+03 DATA 4 2.8952e+03 2.8956e+03 2.8959e+03 2.8962e+03 2.8965e+03 2.8969e+03 DATA 5 2.9751e+03 2.9754e+03 2.9757e+03 2.9761e+03 2.9764e+03 2.9767e+03
DATA 6 3.3613e+03 3.3616e+03 3.3619e+03 3.3622e+03 3.3625e+03 3.3628e+03 DATA 7 3.4030e+03 3.4033e+03 3.4036e+03 3.4039e+03 3.4041e+03 3.4044e+03 DATA 8 3.4262e+03 3.4265e+03 3.4267e+03 3.4270e+03 3.4273e+03 3.4276e+03 DATA 9 3.6680e+03 3.6682e+03 3.6685e+03 3.6687e+03 3.6690e+03 3.6692e+03 DATA 10 3.4859e+03 3.4862e+03 3.4865e+03 3.4867e+03 3.4870e+03 3.4873e+03 DATA 11 3.4784e+03 3.4787e+03 3.4790e+03 3.4792e+03 3.4795e+03 3.4798e+03
Tabel  1  merupakan  data  RMS  yang  didapatkan  dari  11  percobaan,  dimana  data  getaran  yang  di  dapat  dari  tiap percobannya  diolah  menggunakan  metode  EEMD  kemudian  menghasilkan  6  IMF.  Data  yang  diperoleh  kemudian  di plot sehingga menghasilkan grafik seperti yang ditunjukan pada Gambar 11 sebagai berikut:
Gambar 8. Grafik fitur RMS untuk IMF 1
Gambar  8  merupakan  hasil  plot  grafik  yang  datanya  merupakan  data  IMF  1  dari  tiap  percobaan,  dari  Gambar  8 dapat  kita  lihat  bahwa  nilai  RMS  yang  dihasilkan  dari  percobaan  ke  1  sampe  ke  11  hasilnya  relatif  naik  hal  ini dikarenakan adanya pengaruh waktu pengoperasian roda gigi terhadap besar getaran yang dihasilkan.
Tabel 2. Nilai kurtosis pada IMF 1-6 IMF 1 IMF 2 IMF 3 IMF 4 IMF 5 IMF 6 DATA 1 5.1172 5.1166 5.1160 5.1155 5.1148 5.1142 DATA 2 5.3961 5.3954 5.3947 5.3940 5.3933 5.3926 DATA 3 5.5157 5.5150 5.5142 5.5134 5.5127 5.5120 DATA 4 5.4784 5.4777 5.4769 5.4760 5.4752 5.4743 DATA 5 5.5841 5.5834 5.5827 5.5819 5.5810 5.5802 DATA 6 6.3215 6.3205 6.3195 6.3185 6.3175 6.3165 DATA 7 6.4792 6.4781 6.4770 6.4759 6.4747 6.4735 DATA 8 6.4830 6.4820 6.4809 6.4798 6.4787 6.4777 DATA 9 9.2869 9.2855 9.2840 9.2825 9.2814 9.2800 DATA 10 6.8008 6.8000 6.7991 6.7983 6.7974 6.7966 DATA 11 6.5069 6.5058 6.5047 6.5036 6.5025 6.514
Tabel  2  merupakan  data  kurtosis  yang  didapatkan  dari  11  kali  pengambilan  data  getaran  yang  kemudian  diolah dengan  metode  EEMD,  kurtosis  pada  IMF  pertama  pada  setiap  datanya  kemudian  diplot  dan  menghasilkan  grafik sebagai berikut:
Pradika, dkk./ ROTASI, Vol. 20  No. 4  (Oktober  2018) Hal. 207-213
Pada Gambar 12 dapat dilihat bahwa fitur kurtosis cenderung meningkat pada tiap pengambilan datanya, dan puncak tertingginya pada pengujian data ke 9. Hal ini disebabkan karena data ke 9 merupakan data yang diambil ketika roda gigi mengalami patah poros.

## 4. Kesimpulan
Sebagai  kesimpulan  hasil  penelitian  tentang  deteksi  kerusakan  roda  gigi  menggunakan  metode  FFT  dan  metode ensembel dekomposisi modus empiris (EEMD) adalah sebagai berikut: 1.Kondisi roda gigi pada normal, aus dan patah poros dapat dideteksi dengan menggunakan metode ensemble dekomposisi modus empiris dengan melihat HTF, GMF serta kemunculan sideband ; 2 . Karakteristik sinyal getaran yang terjadi pada masing-masing kondisi, seperti pada patah poros  dapat  dilihat dari  perbedaan  yang  cukup  jelas  pada  plot  FFT  non-EEMD  dengan  metode  EEMD ; 3.Ekstraksi  fitur  sinyal getaran dapat dilakukan dengan  menggunakan  beberapa parameter statistik, antara  lain:  RMS, kurtosis. Pada fitur ekstraksi terlihat bahwa  baik RMS maupun kurtosis keduanya menunjukan nilai yang relatif tinggi pada  pengambilan  data  ke-9,  hal  ini  disebabkan  data  ke-9    merupakan  data  roda  gigi  yang  mengalami  kondisi  patah poros.

## Referensi
[1]  Dhillon, B.S., 2006, Maintanability, Maintenance, and Realibility for Engineers . Taylor and Francis Group. New York: LLC
[2]  Wu, Z., Huang, N.E., 2004, Ensemble Empirical Mode Decomposition : a Derau Assisted Data Analysis Method. Centre for Ocean-Land-Atmosphere Studies. Technical Report, vol. 193, p. 51.
[3]  AES2-2012 standard, Annex B (Informative): Crest Factor , pp. 17-20.
[4]  Bird, J., Basic Engineering Mathematic . Elsever. 2005.
[5]    Penter, A., Practical gear fault diagnosis uing vibration-based methods , COMADEM 89 International(1989)
[6]        Brigham,  E.O.,  1997, The  Fast  Fourier  Transform  and  Its  Applications ,  Prentice-Hall  International  Inc.,  New York.
[7]  Brown, S., 2008. “ Measures of Shape: Skewness and Kurtosis , Oak Road Systems.
[8]  Crowford,  Arthur  R.,  Crowford  S.,  1992,  “ The  Simplified  Handbook  of  Vibration  Analysis ,  Volume  1,  SCI, Knoxville.
[9]  Dybala,  J., Zimroz R., 2014, Rolling  Bearing  Diagnosing  Based on Empirical Mode Decompotition of Machine Vibration Signal , Science Direct, Warsaw University of Technology, Poland.
[10]  Howieson, D., 2003, Vibration Monitoring: Envelope Signal Processing , San Diego, U.S.A.
[11]  Mollasalehi, E. Wood, D. Sun, Q., 2016. Bearing fault diagnosis using empirical mode decomposition based order tracking - wind turbine generator application , University of Calgary.
[12]  Huang,  N.E.,  Shen,  Z.,  Long,  S.R.,  dkk.,  1998, The  empirical  mode  decomposition  and  Hilbert  spectrum  for nonlinear and non-stationary time series analysis, Proceeding of the Royal Society A, vol. 454, no. 1971, p. 903- 995.