J V 5 No.2 Juni 2013, Hal. 90-103 I N 1411 – 240X N 402/AU2/P2MI-LIPI/04/201 2

## PENGEMBANGAN SISTEM PEMANTAUAN KONDISI UNTUK KESELAMATAN ROTATING MACHINE DI PWR DENGAN MOTOR CURRENT SIGNATURE ANALYSIS
Syaiful Bakhri
Pusat Teknologi Reaktor dan Keselamatan Nuklir (PTRKN) – BATAN Email : bakhrisy@batan.go.id
Diterima editor 9 April 2013 Disetujui untuk publikasi 15 Mei 2013

## Abstrak
PENGEMBANGAN  SISTEM  PEMANTAUAN  KONDISI  UNTUK  KESELAMATAN  ROTATING MACHINE  DI  PWR  DENGAN MOTOR  CURRENT  SIGNATURE  ANALYSIS .  Pemantauan  kondisi rotating  machine sangat  diperlukan  untuk  menjamin  keselamatan  operasi  sekaligus  untuk  meningkatkan efisiensi  operasi  di  PWR.  Salah  satu  teknik  pemantauan  kondisi  terbaik  yang  dewasa  ini  dipilih  karena mudah, non-invasive dan murah dalam implementasinya adalah Motor Current Signature Analysis (MCSA). Namun  sayangnya  penelitian  aplikasi  teknik  ini  untuk  perangkat  keras  yang compact , low  cost ,  berkelas industri dan layak untuk aplikasi pembangkit daya bertenaga nuklir sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  metode  pemantauan  kondisi  berbasis  MCSA  dengan  perangkat  keras  berkelas industri  yang  kompak  untuk  pembangkit  daya  tenaga  nuklir.  Penelitian  meliputi  aspek  pengembangan perangkat  keras real-time berbasis  FPGA-CompactRIO,  pembuatan  modul  untuk  penampil early  warning , pengujian unjuk kerja algoritma perangkat kerasnya, analisis spektrum berbagai kerusakan komponen motor elektrik,  serta  pengujian  kinerjanya  dalam  mendeteksi  berbagai  kerusakan.  Sistem  pemantauan  mampu mengeksekusi dengan total waktu eksekusi berkisar 164 ms, berhasil mendeteksi spektrum frekuensi berbagai kerusakan di motor induksi seperti stator shorted turn berkisar 75%, rotor broken bar 95%, eccentricity 65%, dan mechanical  misalignment 85%,  termasuk  gangguan  catu  daya voltage  unbalance 100%.  Berdasarkan unjuk  kerja  perangkatnya,  sistem  pemantauan  kondisi rotating  machine ini  menjadi  salah  satu  alternatif terbaik untuk sistem pemantauan berbagai perangkat pemantauan di  reaktor nuklir.
Kata  kunci  :  Pemantauan  kondisi, rotating  machine , Motor  Current  Signature  Analysis (MCSA ) , Field Programmable Gate Array (FPGA)

## ABSTRACT
THE  DEVELOPMENT  OF  CONDITION  MONITORING  FOR  THE  SAFETY  OF  ROTATING MACHINE  IN  PWR  USING  MOTOR  CURRENT  SIGNATURE  ANALYSIS. Condition  monitoring  of rotating machine is essential to guarantee the safety operation as well as to improve the efficiency of nuclear power  plants  operations.  One  of  the  promising  condition  monitoring  techniques  which  has  been  preferred currently  since  it  is  simple,  non-invasive  and  inexpensive  is  Motor  Stator  Signature  Analysis  (MCSA). However,  the  investigation  of  the  MCSA  technique  using  a  compact,  low  cost,  and  having  industrial  class hardware which is capable for nucear power plant applications has been limited. The research is aimed to develop condition monitoring method based on MCSA utilizing a compact industrial class for nuclear power plant. The investigation includes development of condition monitoring based on real-time FPGA-CompatRIO hardware, development of a custom built display module for early warning system, testing of the monitoring hardware,  fault  frequency  analysis  of  electric  motors  including  the  performances  of  fault  detections.  The condition monitoring system is able to execute a fault detection task around 164 ms, to recognize accurately fault  frequencies  of  stator  shorted  turn  for  about  75%,  broken  rotor  bar  around  95%,  eccentricity  65%, mechanical misalignment 85%, including supply voltage unbalances 100%. The condition monitoring system based on its performance assessments could become a suitable alternative not only for rotating machines but also condition monitoring for other nuclear reactor components.
Key  words  :  Condition  monitoring,  rotating  machine,  Motor  Current  Signature  Analysis  (MCSA),  Field Programmable Gate Array (FPGA)
N 1411  2/AU2/P2MI-LIPI/04/2012 P
! " # P # $ % &! " ! Untuk Keselamatan.........
( Syaiful B ') ! )

## PENDAHULUAN
Rotating machine menjadi salah satu perangkat yang krusial untuk menjaga keselamatan operasi , -. / /0 -1 3. 4 6 7 8. - Reactor  ( : ; < ).  Sebuah  riset  melaporkan  bahwa  24,6  % trip dipembangkit  daya tenaga  nuklir  berhubungan  dengan rotating  machine ,  seperti  kegagalan  untuk  menjalankan  pompa, gangguan  pada  katup  berpenggerak  motor,  dan  pompa  pendingin  reaktor[1].  Kecenderungan  ini walaupun  dewasa  ini  telah  diimbangi  dengan  peningkatan  reliabilitas  komponen rotating  machine tetaplah jika tidak dimonitor kondisinya secara berkesinambungan, kerusakan yang sangat parah akan sangat terlambat untuk ditanggulangi.
IAEA memberikan beberapa panduan aplikasi pemantauan kondisi rotating machine yang dapat diimplementasikan di pembangkit listrik bertenaga nuklir[2-4], seperti monitoring vibrasi, monitoring akustik,  dan  monitoring  penanda  unik  hasil  pengolahan  sinyal  listrik  yang  dikenal  dengan electrical signature .  Aplikasi  yang  umum  digunakan  dan  telah  dikembangkan  dengan  baik  adalah  analisis vibrasi. Namun beberapa riset terkini menunjukkan bahwa electrical signature analysis yang dikenal juga  dengan  MCSA  ( Motor  Current  Signature  Analysis )  adalah  alternatif  terbaik  dalam implementasinya.  Aplikasi  ini  lebih  murah,  lebih  sederhana  dalam  pengoperasian  serta  instalasi sensornya, tidak membutuhkan banyak parameter, dan lebih bisa menganalisa gejala kerusakan yang berhubungan tidak hanya dengan perilaku mekanik tapi juga yang diakibatkan oleh masalah-masalah elektrik.
Beberapa penelitian telah menggunakanmetode MCSA ini untuk mendeteksi kerusakan rotating machine dengan berbagai tipe perangkat keras. Sebagai contoh, beberapa perangkat keras yang relative murah seperti Digital Signal Processing (DSP) untuk mendeteksi patah batang rotor , hubung singkat lilitan  statordan  pergeseran  titik  poros  antara  stator  dan  rotor  [5,  6],  atau Field  Programmable  Gate Array (FPGA)  untuk  mendeteksi  cacat  bearing , ketidak  seimbangan  mekanis , kerusakan  stator[7-9], termasuk  dengan  penambahan  fitur  remote online dengan  koneksi wireless [10].  Namun  sangat disayangkan,  perangkat-perangkat  murah  ini  belum  ditujukan  untuk  kepentingan  industri.  Selain  itu perangkat-perangkat  ini  tidak  didesain  agar  cukup  kompak  untuk  diaplikasikan  sebagai  sistem peringatan  dini  yang  dapat  diletakkan  relatif  dekat  bahkan  menyatu  dengan rotating  machine di pembangkit  daya  bertenaga  nuklir.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan metode  pemantauan  kondisiberbasis  MCSA  dengan  perangkat  keras  berkelas  industri  yang  kompak untuk pemban gkit daya tenaga nuklir.
Penelitian  ini  mendemonstrasikan  secara  menyeluruh  investigasi  sistem  pemantauan menggunakan  perangkat  keras  kompak real-time dengan  MCSA  melalui  fasilitas  penampil  yang mudah diinterpretasikan, mulai dari desain perangkatnya, pengujiannya dan utilisasi metodedeteksinya.  Penelitian  ini  membahas  karakterisasi  unjuk  kerja  sistem  pemantauan  kondisi berbasis Compact  Reconfigurable  Input/Output (CompactRIO  FPGA)  berupa  hasil  pengujian kecepatan  eksekusi  dari  masing-masing  algoritma  perangkat  kerasnya  dan  respon  frekuensinya terhadap sinyal tertentu. Selain itu, penelitian ini juga mencakup metoda untuk menganalisis puncak- puncak  frekuensi  dari  arus stator motor  elektrik  sebagai  representasi  dari  kerusakan  masing-masing komponen rotating  machine ,  sekaligus  kemampuannya  mendeteksi  beberapa  kasus  kerusakan komponen rotating machine .
Sistem  monitoring  yang  dikembangkan  diharapkan  juga  dapat  memudahkan  operator mendapatkan informasi kondisi rotating machine terkini secara cepat dan global, lewat indikator visual tanpa  memerlukan  tingkat  keahlian  khusus.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  bisa  diaplikasikan  tidak hanya  untuk  pemantauan rotating  machine tetapi  juga  untuk  pemantauan  komponen-komponen  di reaktor  lainnya  seperti  batang  kendali  atau  katup-katup  pengaman.  Selain  itu,  penelitian  ini  akan memberikan kontribusi signifikan untuk membangun kemampuan mengevaluasi metode pemantauan rotating machine di PWR.
= > ? @ A > C@ D AE FG> H K AL > M FL > OQ No.2 Juni 2013, Hal. 90-103 RS S N 1411 – 240X H F T FG U 402/AU2/P2MI-LIPI/04/201 W

## TEORI
Motor  Current  Signature  Analysis menggunakan  informasi  arus  stator  catu  daya  ke  mesin elektrik  dari  sensor  sederhana  berbentuk  klem  transformer  ( clamp  transformer -CT).  Sensor  ini  akan mengukur arus bolak balik tanpa perlu merusak dan dapat dilakukan disepanjang kabel suplai daya ke komponen. Arus stator ini akan membawa informasi harmonikdari arus listrik sebagai fungsi perilaku gaya  magnetomotif  dan  gelombang permeance di  gap  hasil  interaksi  antarastator  dan  rotor  yang merepresentasikan  kondisi  cacat  atau  ketidak-idealan  yang  terjadi  didalamnya[11].  Berbeda  dengan teknik  lainnya,  informasi  harmonik  ini  tidak  terpengaruh  oleh  teknik  pengontrolan  motor  elektrik maupun penggerak motor tersebut.
MCSA  mampu  mendeteksi  berbagai  jenis  kerusakan  yang  terjadi  pada  motor  elektrik,  seperti yang  berhubungan  dengan bearing [12],  kerusakan rotor [13],  kerusakan  lilitan  pada stator ( shorted turn  fault )  [14],  perbedaan  titik  tengah  poros  stator  dan  rotor  ( eccentricity )  antara  rotor  dengan stator[15]  dan  termasuk  beberapa  kerusakan  yang  berhubungan  dengan  karakteristik  mekaniknya. Berbagai kerusakan ini dapat dikenali dari harmonik frekuensi tertentu yang dibangkitkannya selama rotasi perputaran rotor terhadap stator dengan menggunakan teknik pemrosesan sinyal tertentu seperti Fast Fourier Transform (FFT). Berikut ini diberikan beberapa pola frekuensi penanda yang dimaksud berikut kerusakannya pada motor induksi.

## Frekuensi Kerusakan Bearing
Karakteristik kerusakan pada bearing dapat dikenali pada beberapa frekuensi  seperti,.
Z ) ÷ ÷ ø ö ç ç è æ - - = p B R CF D D F s F q cos 1 ) 1 ( 2 1 [ \ ] ^ ) ÷ ÷ ø ö ç ç è æ - - = p B R B ORF D D F s N F q cos 1 ) 1 ( 2 [ _ ] ` ) ÷ ÷ ø ö ç ç è æ + - = p B R IRF D D F s F q cos 1 ) 1 ( 2 1 [ a ] b ) ÷÷ ø ö çç è æ - - = 2 2 2 cos 1 ) 1 ( 2 P B R B P BF D D F s D D F q [ c ]
dimana F CF adalah kerusakan frekuensi rumah dari bearing , F ORF adalah kerusakan sisi laluan bagian luar ( outer race ) bearing , F IRF adalah frekuensi kerusakan sisi laluan bagian dalam ( inner race ), F BF adalah frequensi bola-bola bearing , F R adalah frequensi rotor atau porosnya, D B adalah diameter bola- bola bearing , D P adalah diameter bearing antara titik tengah bola bearing yang berseberangan ( pitch ), N B adalah jumlah bola-bola bearing , dan q de d f dg h i e i j k l m jdk n l f d -bola bearing .
Persamaan  di  atas  dapat  disederhanakan  untuk  bearing  dengan  jumlah  bola bearing antara  6 sampai 12 bola menjadi[16]
o B ORF F s N F ) 1 ( * * 4 . 0 - = [ p ] r B IRF F s N F ) 1 ( * * 6 . 0 - = [ s ] t ) ( ) R Bearing F s n n F - + = 1 * 6 . 0 4 . 0 2 1 [ u ]
e v w dm d n 1 dan n 2 adalah bilangan bulat (1,2,3,...). Slipdari motor, s dapat dihitung dengan persamaan,
x R S N N N s - = (8)
yzz N 1411 { |}~       }~ 2/AU2/P2MI-LIPI/04/2012        z                   Untuk Keselamatan.........  Syaiful     )
dimana N R adalah kecepatan rotor dan N S adalah kecepatan singkron ( synchronous  speed ) dari motor elektrik. Dalam aplikasi MCSA, frekuensi bearing ini dapat dikenali sebagai sepasang frekuensi yang mengapit frekuensi fundamental tegangan catu daya ( sideband frequency ) seperti persamaan, [17].
 L CF mF F F ± =   
dimana F L adalah  frekuensi  catu  daya, m adalah  bilangan  bulat    (1,2,3,  ...),  dan F V adalah  salah  satu frekuensi dari karakteristik kerusakan bearing yang didapat dari persamaan (1- 4).

## Frekuensi Kerusakan Stator
Kerusakan yang diakibatkan oleh stator dapat dideteksi dengan kehadiran frekuensi [18]:
 ) ÷÷ ø ö çç è æ ± - = k p s n F F L SF 1    
 imana n dan k adalah bilangan bulat ( n = 1,2,3,… k = 1,2,3…), dan p adalah jumlah pasangan pole dari motor.

## Frekuensi Kerusakan Rotor
Kerusakan  rotor  dapat  ditentukan  dari  frekuensi side  band terendah  dari  persamaan  (11)[19]dan (12)[20].
) L
BRB F s F
2 1 ± =     ¡ ) L BRB F ks F 2 1 ± =
k = 1,2,3,…
  ¢ 
£ ¤¥ ¦ § ¨ §© ª « ¤¬ ­ ¦® ¦ ¦¨ (13) [19, 21]juga dapat diacu untuk menentukan frekuensi kerusakan rotor
¯ ) L BRB F s s p k F ú û ù ê ë é ± - ÷÷ ø ö çç è æ = 1   °  ± §® ¦ ¨ ¦ k adalah harmonik index ( k =1,2,3…).

## Frekuensi Kerusakan Eccentricity
Frekuensi kerusakan karena eccentricity dapat diamati dengan keberadaan puncak-puncak [22]:
² )( ) ú û ù ê ë é ± - ± = ws ecc L ECC n p s n kR F F 1   ³   §® ¦ ¨ ¦ k adalah  indek  harmonik  ( k =1,2,3,…), n ecc adalah  klasifikasi  dengan “0” untuk eccentricity statis, “1” untuk eccentricity dinamis, n ws adalah frekuensi harmonik dari catu daya ( n ws = 1,3,5,7,…), dan R adalah jumlah slot dari rotor.
Jika  dua  tipe eccentricity diasumsikan  terjadi  (statis  dan  dinamis),  frekuensi  kerusakan  dapat ditunjukkan dengan,
´ ) R L ECC kF F F ± =   µ 

## Frekuensi Kerusakan Lainnya
Bentuk kerusakan lain dalam motor induksi beserta frekuensi kerusakannya juga bisa diakibatkan cacat  selama  instalasi.Salah  satu  contoh  adalah  ketidak  sejajaran  poros  antara  motor  dan  pompa ( misalignment ) ¶ ) MA L R F F kF = ± · ¦ ¨ ¸  §© ¦ ¨  ¦§  ¤ ¨ ¸ ¦ ¨ © §® ¹ ª ¥ ¨ ya harmonik yang sangat kaya.  Perilaku cacat karena catu daya bisa diamati dengan kehadiran harmonik ketiga dari frekuensi catu daya yang sangat dominan.
º » ¼ ½ ¾ » ¿½ À ¾Á ÂÃ» Ä Å ¾Æ » Ç ÂÆ » ÈÉ No.2 Juni 2013, Hal. 90-103 ÊË Ë N 1411 – 240X Ä Â Ì ÂÃ Í 402/AU2/P2MI-LIPI/04/201 Î

## TATA KERJA
Penelitian  ini  menggunakan  arsitektur  perangkat  keras  CompactRIO  FPGA  National Instrument TM yang  terdiri  dari  sebuah  unit  utama  yaitu  modul  kontrol real-time (cRIO-9004  dengan 512 Mb memori penyimpan nonvolatile , 64 Mb RAM and 200 MHz Pentium processor) dan FPGA chassis (cRIO-9104, Xilinx Virtex II XC2V3000-4FG676I, 3 juta gerbang logika, dan 8 I/O slot untuk modul tambahan dengan kemampuan hot insertion ). Sebuah modul input analog (C-series, NI 9201, 8- channel, 12 bit SAR ADC, 500 kS/s) juga digunakan untuk membaca sinyal berbentuk tegangan dari sensor, menguatkan dan mengkonversinya menjadi digital. Modul ini mempunyai proteksi isolasi tiap kanal  ke  pentanahan  ( channel-to-earth  ground )  sampai  100  V, isolated ADC,  dan  sistem  kekebalan derau  ( noise ),  yang  sangat  penting  agar  sinyal  terukur  relatif  bersih.  CompactRIO  dipilih  karena kemampuannya  yang  mudah  dikonfigurasi  ulang,  mengakomodasi  pemrograman  perangkat  keras, mampu  mengeksekuasi  secara real-time ,  kompak  dan  berkelas  industri.  Selain  itu,  platform  sistem CompactRIO-FPGAjuga dapat diimplementasikan untuk aplikasi bersendirian terintegrasi ( stand alone embedded )  atau  aplikasi-aplikasi  terdistribusi  yang  memungkinkan  pengembangan  lebih  lanjut  pada sistem  pemantauan  beberapa  motor  dan  pompa  dalam  satu  sistem  secara  terintegrasi  via  jaringan computer.  Dibanding    platform  lainnya,  CompactRIO  FPGA  memberikan  keunggulan  kecepatan proses  yang  sangat  tinggi  karena  sifat  alami  dari  eksekusinya  bisa  dilakukan  paralel  di  atas  sirkuit perangkat keras dan tidakdi atas sistem operasi seperti di PC[23].
Dalam penelitian ini dibuat sebuah modul indikator jenis kerusakan berikut level kerusakannya (lihat Gambar 1 (a) dan (b)) yang mengadopsi deteksi berdasar enam katagori kerusakan yang sering terjadi pada komponen motor induksi seperti kerusakan bearing , stator , rotor , eccentricity , mechanical misalignment ,  dan  masalah  yang  berhubungan  dengan  catu  daya  ( voltage  unbalance ).  Gambar  1  (a) memperlihatkan detil  sirkuit  modul indikator yang dibuat  menggunakan  dua IC  LED driver berjenis komponen Surface  Mount  Devices (SMD)  dan  enam  buah  LED  tiga  warna  yang  akan  bertransisi warnanya  dari  hijau-kuning-merah  tergantung  dari  level  kesehatan  motor  induksi.  Unit  lengkap  dari perangkat monitoring dapat dilihat di Gambar 1 (b) dengan sebuah modul output digital untuk aplikasi pengontrolan.
Ñ ÒÓ Ñ Ô Ó Ñ ÕÓ
Gambar 1.(a) Sirkuit custom built CompactRIO indikator, (b) Modul indikator CompactRIO dilengkapi dengan LED tiga warna sesuai tingkat kerusakan dan jenis kerusakan motor, dan (c) Modul CompactRIO indikator dimasukkan dalam CompactRIO base unit
Ö×× N 1411 Ø ÙÚÛ Ü ÝÞ ß Þ à á ÚÛ 2/AU2/P2MI-LIPI/04/2012 â ãäå ã ß æ çäå ç ä × è é ê ã ß â ã ß ç äê çë ç ä ì Þ ä íè é è Untuk Keselamatan.........
î Syaiful ï ç ðñà è )
Gambar 2. Sistem pemantauan kondisi keselamatan rotating machine terdiri dari CompactRIO unit , sensor Clamp Transformer (CT), dan workstation untuk pembuatan perangkat keras
Gambar 3. Diagram alir program pemantauan kondisi berbasis MCSA
Gambar  2  menunjukkan  konfigurasi  lengkap  dari  system  pemantauan  kondisi.  CT  sensor membaca salah satu fase dari kabel catu daya motor induksi dengan konversi arus listrik 500mV/Amp. Analog input akan membaca informasi ini dan mengkonversikannya menjadi digital untuk dibaca oleh FPGA  sesuai  dengan  perintah  eksekusi  baca.  FPGA  kemudian  mengkonversi  sinyal  dalam  domain waktu menjadi frekuensi dengan metode Fast Fourier Transform (FFT) setelah sebelumnya perbaikan
ô õ ö ÷ ø õ ù÷ ú øû üýõ þ ÿ øJ õ V üJ õ 5 No.2 Juni 2013, Hal. 90-103
I N 1411 – 240X
N 402/AU2/P2MI-LIPI/04/201 2
spektrum  (seperti  minimalisasi spectral  leakage dan  peningkatan  resolusi)  dilakukan  dengan  metode Blackman-Harris  Window .Perata-rataan  sinyal  ( signal  averaging )  untuk  meningkatkan  akurasi dilakukan dengan metode rms sebanyak 5 kali.Informasi puncak-puncak ini dideteksi dengan set-point dilevel  batas  ( threshold )  tertentu  sesuai  dengan  basis  data  puncak-puncak  frekuensi  kerusakan. Informasi puncak-puncak inilah berikut tingkat kerusakannya yang akan dikirim kembali ke indikator modul  (lewat  SPI bus )  untuk  menyalakan  LED  tiga  warna  dengan  tegangan  tertentu  yang merepresentasikan  kerusakan  komponen  motor  yang  terjadi.  Detail  dari  program  dapat  dilihat  di diagram  alir  Gambar  3.  Perlu  dicatat  bahwa  Laptop/PC  di  Gambar  2  yang  terkoneksi  lewat  kabel jaringan  dengan  CompactRIO  hanya  digunakan  untuk  membuat  program  serta  meng- compile (merubah  Vi  Labview  menjadi  bahasa  pemrograman  VHDL  kemudian  mengunggah bit filenya  ke FPGA). Setelah bit file diunggah selesai maka CompatRIO berikut sistem di dalamnya dapat berjalan secara otomatis setiap kali dinyalakan, sedangkan datanya bisa diakses lewat jaringan dan ditampilhan lewat sebuah program layanan berbasis web .
Simulasi  untuk  mendeteksi  kerusakan  komponen  motor  dilakukan  terhadap  motor  induksi  2.2 kW, 50 Hz, 415 V, 4,9 A, 4 pole . Motor induksi ini dilengkapi dengan fasilitas modifikasi kerusakan pada rotor , stator , eccentricity , dan misalignment . Motor induksi juga dihubungkan dengan tahanan di salah  satu  kabel  tegangan  catu  dayanya  untuk  mensimulasikan voltage  unbalance .  Selama  uji, frekuensi  sampeldiatur  pada  2  kHz,  4096  jumlah  sampel,  atau  dengan  resolusi  frekuensi  0,244  Hz. Berbagai  tipe  kerusakan  di  simulasikan  untuk  melihat  kemampuan  sistem  monitoring  berbasis CompactRIO.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengujian Unjuk Kerja Sistem Pemantauan Berbasis CompactRIO FPGA
Karakterisasi  dan  pengujian  unjuk  kerja  sistem  pemantauan  kondisi  berbasis  CompactRIO dilakukan  dengan  dua  tahap.  Tahap  pertama  adalah  analisis  kecepatan  eksekusi  sistempemantauan kondisi dilakukan menggunakan Execution Trace Toolkit TM dari National Instruments Inc., yang salah satu  contohnya  seperti  ditunjukkan  di  Gambar  4.  Dalam  pengujian  ini  delapan  kanal  input  analog digunakan  secara  simultan  walaupun  pada  prakteknya  paling  tidak  cukup  dua  atau  tiga  kanal  yang digunakan (satu kanal untuk pengukuran arus listrik dan satu kanal digunakan untuk sensor vibrasi dan atau  satu  kanal  digunakan  untuk  sensor  bocoran  fluks  magnetik).  Perlu  dicatat  bahwa  sensor  vibrasi digunakan  untuk  membaca  frekuensi  rotor  ( F R )  dan  sensor  bocoran  fluks  magnetikdigunakan  untuk membaca frekuensi slip dari motor induksi. Contoh hasil pengukuran eksekusi algoritma di tampilkan screen capture -nya di Gambar 4 dan Tabel 1.
P
P Untuk Keselamatan.........
( Syaiful B )
Gambar 4.Contoh hasil screen capture analisis Execution Trace Tool TM dari beberapa algoritma
Tabel 1. Rata-rata waktu eksekusi dari berbagai algoritma dalam sistem pemantauan kondisi
A! " # $% &') W) * tu eksekusi
E+ , -+ .. / - + , 0 + -1 3 4 6 0 7 18 . + 1 : ; < => ? - + 4 @ C - + , D => FFG H => KL. / 3 , -+ , M => O .3 Q 7 . 3 / R S -+ , < => TU X YZ > Z > [\ ]^ _ ]U > Z ` X\ = a U Z ^ b X U [_ U b X = ] U cX Y d => e ] \ ` Zc _ U f X U = a b ] Y [\ ] ^ _ ]U > Z ^ ]\ _ > X^ X U bearing , set-up , stator , rotor , eccentricities , cacat catu daya d =>
g ]c ]^ > Z ^ ]\ _ > X^ X U b ]U f XU XU X Y Z > Z > threshold
d M = >
Tabel 1 diperoleh dengan merata-rata hasil eksekusi beberapa fungsi utama di kolom bagian kiri seperti  ditunjukkan  dengan  Gambar  4.  Tabel  1  juga  menunjukkan  bahwa  deteksi  kerusakan  dengan pengujian  limit ( thresholding )  membutuhkan  waktu  terlama  (25  ms) dibandingkan dengan  algoritma lainnya yang berkisar dibawah 10 ms. Hal ini dimungkinkan karena kalkulasi thresholding dilakukan di  modul  kontroler real-time bukan  di  modul  FPGA.  Pengujian  juga  menunjukkan  total  waktu eksekusi untuk pemantaun 8 kanal untuk seluruh algoritma berkisar 164 ms. Total eksekusi ini lebih singkat dibandingkan jika menjumlah seluruh waktu operasi dan memperhitungkannya untuk seluruh kanal.  Ini  dapat  dicapai  karena  aplikasi pipe  lining algoritma-algoritma  di  atas  pada  delapan  kanal sekaligus  sehingga  beberapa  fungsi  berbeda  bisa  dieksekusi  dalam  urutan  yang  hampir  paralel. Meskipun  waktu  eksekusi  ini  relatif  singkat namun peningkatannya  masih dapat  dilakukan  misalkan dengan mengaplikasikan algoritma deteksi frekuensi berbasis interpolasi.
h i j k l i mk n lo pqi r s lt i u pt i vw No.2 Juni 2013, Hal. 90-103 xy y N 1411 – 240X r p z pq { 402/AU2/P2MI-LIPI/04/201 |
Gambar 5. Respon frekuensi dari sistem monitoring dengan dan tanpa filter
Pengujian selanjutnya dengan melihat respon sistem terhadap sinyal input yang sudah diketahui saat  disampling  dengan  frekuensi  2000  Hz.  Sinyal  150  Hz  diukur  dengan  menggunakan  system pemantauan  sebelum  dan  setelah  dilakukan filtering .  Gambar  5  menunjukkan  frekuensi pass-band relatif  flat  dan  semua  frekuensi  lebih  dari  tepi stop  band akan  dipotong( cut-off ).  Sebagai  tambahan, tepi dari frekuensi stop band berkisar 920 Hz karena sub sampling , dengan band transisi yang relatif tajam sekitar 20 Hz dan amplitudo berkisar pada -80 db. Pengujian juga menunjukkan sedikit atenuasi yang  ditunjukkan  oleh  amplitudo  sinyal  sebelum  dan  sesudah  pengujian.  Atenuasi  ini  boleh  jadi disebabkan  oleh  desain  filter  bertipe fixed-point darifilter Butterworth  low  pass di  FPGA , walaupun fakta  hasil  test  komparasinya  dengan  desain  filter floating dari  tipe  filter  sejenis  menggunakan  NI Digital  Filter  Toolkit TM ,  memberikan  karakteristik  yang  relatif  sama.  Pada  prakteknya  atenuasi  ini tidaklah memberikan pengaruh signifikan setelah normalisasi dilakukan terhadap semua rentang sinyal terakuisisi.  Pengujian  sederhana  ini  menunjukkan  bahwa  pemrosesan  sinyal  sangat  layak  untuk diplikasikan  meskipun  untuk  penyempurnaan  lebih  lanjut  tetap  dibutuhkan  untuk  tujuan komersialisasi.

## Analisis Frekuensi Untuk Identifikasi Kerusakan Dengan MCSA
Bagian  ini  menjelaskan  analisis  frekuensi  dengan  metode  pemantauan  MCSA  berdasarkan berbagai model persamaan frekuensi kerusakan di bagian dasar teori, sekaligus hasil pengujian unjuk kerja  sistem  pemantauan  dalam  mendeteksi  berbagai  jenis  kerusakan.  Analisis  frekuensi  dapat diketahui dari antar muka utama LabVIEW dari sistem pemantauan kondisi CompactRIO yang dapat diakses  secara remote dari workstation  development seperti  terlihat  di  Gambar  6.  Gambar  ini mendemonstrasikan  salah  satu  fase  dari  arus  listrik  stator  yang  ditampilkan  dalam  domain  waktu (grafik  atas)  dan  frekuensi  spektrum  (grafik  bawah)  setelah  dinormalisasi  dengan  frekuensi fundamental  catu  daya.  Dari  informasi  frekuensi  spektrum  inilah,  beberapa  jenis  kerusakan  berhasil dideteksi  dan  dibaca  laporannya  via  jaringan,  seperti  ditampilkan  dalam  beberapa  grafik  berikut  ini. Perlu dicatat, bahwa penelitian ini fokus pada puncak-puncak frekuensi yang lebih dapat diamati, atau pada  puncak-puncak  utama  yang  paling  sering  muncul  dan  cukup  layak  untuk  mendemonstrasikan performa  dari  CompactRIO.  Detil  komparasi  seluruh  perhitungan  dan  hasil  eksperimen  akan ditunjukkan dalam hasil makalah selanjutnya.
   -80 -60 -40 -20 0 20 0 200 400 600 800 1000 1200              mp li tu do ( d b )  g filter tanpa filter  rekuensi (Hz)
 N 1411          2/AU2/P2MI-LIPI/04/2012 ¡¢£ ¡¤¥ ¦¢£ ¦ ¢ §¨ © ª ¡¤ ¡¤ ¦ ¢ª ¦« ¦ ¢ ¬­ ¢ ®¨ © ¨ Untuk Keselamatan.........
¯ Syaiful ° ¦ ±² ³ ¨ )
Gambar 6. Front panel CompactRIO pemantauan kondisi (a) (b) (c)
(d)
Gambar 7. Perbesaran spektrum frekuensi menunjukkan (a) motor dalam kondisi sehat dan pembebanan penuh ( full-load ), (b) kerusakan 1rotor bar, (c) kerusakan 2 rotor bar, (d) kerusakan 4 rotor bar
Gambar  7  menunjukkan  beberapa  kerusakan  akibat  kerusakan rotor  bar berikut  komparasinya dengan  motor  dalam  keadaan  sehat.  Gambar  7  (a)  memperlihatkan  spektrum  frekuensi  motor  dalam keadaan  sehat  dengan  pembebanan  penuh  pada  rentang  frekuensi  0  -  300  Hz  (perbesaran  rentang frekuensi  dari  Gambar  6)  yang  relatif  bersih  dari  berbagai  macam  frekuensi  harmonik.  Perlu  dicatat bahwa  puncak-puncak  frekuensi  yg  muncul  seperti  50  Hz  berikut  puncak-puncak  harmonik  lainnya (145  Hz,  150  Hz,  250  Hz  dan  lain  sebagainya)  adalah  karakteristik  khas  dari  catu  daya  atau karakteristik  khas  dari  motor  induksi  yang  tidak  berarti  merepresentasikan  jenis  kerusakan  tertentu. Berbeda dengan kondisi sehat, kerusakan yang diakibatkan kerusakan rotor bar memberikan frekuensi yang  unik  sesuai  dengan  prediksi  hasil  kalkulasi  menurut  persamaan  (11)  dan  (12)  dengan kemungkinan pada k = ± 1 seperti ditunjukkan pada Gambar 7 (b) sampai (d). Selain itu, gambar ini menunjukkan  kecenderungan  bahwa  frekuensi sideband 44,5  Hz  dan  55,5  Hz  ini  juga  bervariasi
µ ¶ · ¸ ¹ ¶ º¸ » ¹¼ ½¾¶ ¿ À ¹Á ¶ Â ½Á ¶ ÃÄ No.2 Juni 2013, Hal. 90-103 ÅÆ Æ N 1411 – 240X ¿ ½ Ç ½¾ È 402/AU2/P2MI-LIPI/04/201 É
amplitudonya  tergantung  level  kerusakan  komponen  rotor  dari  motor  induksi,  misalkan  untuk kerusakan satu rotor bar berkisar -48 db, kerusakan dua rotorbar berkisar -35 db, dan kerusakan empat bar bekisar -30 db.
Gambar  8  menunjukkan  jenis  spektrum  frekuensi  kerusakan  lainnya,  yaitu  kerusakan shorted turn, eccentricity, voltage unbalance dan mechanical misalignment . Akibat shorted turn antara stator winding ,  ketidaksimetrian  diantara  tiga  fase  lilitan stator membangkitkan  spektrum  frekuensi  sesuai dengan persamaan (10), yang ditandai dengan frekuensi 173,6 Hz pada k = 3 dan frekuensi 273,6 Hz pada k =5  dengan slip pada  beban  penuh  berkisar  0,055.  Untuk  dicatat  bahwa  perhitungan slip pada pembebanan penuh menggunakan sensor flux leakage yang juga terkoneksi pada modul pemantauan ini terdeteksi pada frekuensi 2,75 Hz.
(a) (b)
(c)                                                                           (d)
Gambar 8. Perbesaran spektrum frekuensi akibat kerusakan (a) 5 lilitan stator ( turn-to-turn stator winding ),(b) eccentricity (-0.2 mm di DE dan 0.1 mm di NDE) pada motor dan (c ) voltage unbalance 5.3 % VUF (d) mechanical misalignment (-0.2 mm antara motor dengan beban)
Gambar 8 (b) mendemonstrasikan perilaku spektrum frekuensi yangditunjukkan oleh frekuensi sisi-sisi  pengapit  dari  frekuensi  fundamental  ( sideband )  26,4  Hz  dan  73,6  Hz.  Dua  frekuensi  ini diakibatkan  oleh  cacat  yang  ditimbulkan  dari  asumsi  kombinasi  kerusakan eccentricity statis  dan dinamis antara stator dan rotor sebanyak-0,2 mm di bagian Drive End (DE) motor 0,1 mm di bagian Non-Drive  End (NDE)  motor  menurut  perhitungan  di  persamaan  (17).  Perlu  diketahui  bahwa  dalam kalkulasi  ini,  frekuensi  rotor F R =  23,58  Hz  diprediksi  juga  dengan  menggunakan  sensor  vibrasi. Contoh  hasil  analisis  jenis  kerusakan  lain  yang  diakibatkan  oleh  ketidaksetimbangan  tiga  fase  catu daya  ( voltage  unbalance )  ditunjukkan  dengan  detil  di  Gambar  8  (c).  Grafik  menunjukkan  harmonik frekuensi 150 Hz yang lebih dominan karena ketidaksimetrian tiga fase dari  catu  daya  dengan  5.3% Voltage  Unbalance  Factor (VUF).  Berbeda  dengan  penyebab  kerusakan  karena  eletrikal,  salah  satu jenis  kerusakan  mekanis  karena  ketidaksimetrian  poros  motor  dengan  beban  ( mechanical misalignment )  ditunjukkan  di  Gambar  8  (d).  Gambar  ini  menampilkan  ciri  khas  kombinasi  berbagai macam  harmonik  (26,4  Hz,  73,6  Hz,  99,2  Hz,  126  Hz  dan  156  Hz)  yang  terjadi  karena  poros  rotor ( shaft ) yang terhubung dengan kopling antara motor elektrik dan beban atau pompa tidak benar-benar dalam satu koordinat yang lurus.
ÌÍÍ N 1411 Î ÏÐÑ Ò ÓÔ Õ Ô Ö × ÐÑ 2/AU2/P2MI-LIPI/04/2012 Ø ÙÚÛ Ù Õ Ü ÝÚÛ Ý Ú Í Þ ß à Ù Õ Ø Ù Õ Ý Úà Ýá Ý Ú â Ô Ú ãÞ ß Þ Untuk Keselamatan.........
ä Syaiful å Ý æçÖ Þ )
Tabel 2. Kinerja dengan deteksi puncak dengan dua puluh kali pengukuran berurutan
êëì íî ï ð ï ñ òó ôó õö÷ ø ù ú û üý þ üÿ û S ü üú û (5 turn) 7 R ú ü ú û ûú ý S û (4 bar) 9 E ý S üû   ü (-0,2 mm di DE dan 0,1 mm di NDE) 6
M ý ù S misalignment (-0,2 mm) 8
V ú   ü ý ÿ S S ý (VUF 5,3%)
1
Penelitian ini juga melakukan pengujian yang dilakukan untuk mengamati kemampuan sistem monitoring untuk berkali-kali mendeteksi puncak-puncak spektrum frekuensi akibat sebuah kerusakan komponen yang dikenal dengan repeatability test . Perlu dicatat dalam penelitian ini pengujian terhadap kerusakan bearing tidak  dilakukan  mengingat  berbagai  keterbatasan  non  teknis.  Teknik  deteksi puncak-puncak spectrum frekuensi dalam penelitian ini hanya dilakukan dengan threshold sederhana dan  dengan  derajat  kerusakan  ( severity  level )  yang  cukup  signifikan,  atau  dengan  kata  lain  analisis terhadap sinyal/frekuensi yang minimum mampu terdeteksi oleh sistem pemantauan dapat diabaikan.
Walaupun  hasil  di  Tabel  2  menunjukkan  hasil  kinerja  sistem  yang  sangat  menjanjikan,  akan tetapi  menyandarkan  seluruh  analisis  kemampuan  sistem  pemantauan  kondisi  pada  hasil  ini  tidaklah cukup.  Oleh  karena  itu,  riset  lebih  lanjut  dibutuhkan  tidak  hanya  untuk  meningkatkan  teknik pendeteksian  terhadap  spektrum  frekuensi  akan  tetapi  juga  dengan  mengembangkan  teknik pemantauan  sekaligus  implementasinya  di  berbagai  tipe  pembangkit  daya  reaktor  nuklir  berbasis CompactRIO.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  menunjukkan  secara  komprehensif  metode  pemantauan  kondisi perangkat rotating  machine berbasis Motor  Current  Signature  Analysis MCSA  mulai  dari  desain perangkat,  investigasi  metode  dengan  berbagai  macam  jenis  kerusakan,  pengujian  kinerja  perangkat, dan  pengujian  kemampuan  mendeteksi  kerusakan.  Dari  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa platform  perangkat  keras  berkelas  industri  yang  berkemampuan  eksekusi real-time diatas  FPGA (dengan  CompactRIO)  memberikan  unjuk  kerja  kecepatan  eksekusi  dan  akurasi  yang  sangat menjanjikan untuk diaplikasikan di pembangkit daya reaktor nuklir. Hasil evaluasi sistem pemantauan menunjukkan  respon  frekuensi  untuk cut  off filter  untuk  mencegah aliasing layak  diterima  dan kecepatan  eksekusi  total  pendeteksian  8  kanal  secara  simultan  untuk  beberapa  kasus  kerusakan berbeda  relatif  sangat  cepat  berkisar  pada  164  ms.  Beberapa  jenis  kerusakan  komponen rotating machine (dalam hal ini motor induksi) dapat dideteksi dengan baik seperti kerusakan karena shorted turn  winding (5 turn-to-turn )  75%,  kerusakan  di rotor  broken  bar (4  bar)  95%,  kerusakan  karena eccentricity (-0.2  mm  di  DE  dan  0.1  mm  di  NDEdari  motor  listrik)  65%, mechanical  misalignment (-0.2  mm)  85%  berikut  potensi  kerusakannya  yang  ditimbulkan  karena  gangguan voltage unbalance (VUF 5.3%) dengan sangat akurat 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Jung  J-C,  Chang  YW,  Seong  P-H.  Application  of  an  integrated  power  line  signal  analysis methodology  to  the  detection  of  major  rotating  machine  abnormalities  in  nuclear  power plants. Nuclear Engineering and Design. 2004;229(2-3):307-15.
2. Agency IAE. On-line monitoring for improving performance of nuclear power plants part 1 : Instrument Channel Monitoring International Atomic Energy Agency; 2008.
J 5 No.2 Juni 2013, Hal. 90-103 I N 1411 – 240X N 402/AU2/P2MI-LIPI/04/201 2
3. Agency IAE. On-line monitoring for improving performance of nuclear power plants part 2 : Process  and  Component  Condition  Monitoring  and  Diagnostics:  International  Atomic Energy Agency; 2008.
4. Agency  IAE.  Modern  instrumentation  and  control  for  nuclear  power  plants:  A  Guidebook: International Atomic Energy Agency; 1999.
5. Pereira  LA,  Da  Silva  Gazzana  D,  editors.  Rotor  broken  bar  detection  and  diagnosis  in induction  motors  using  stator  Current  Signature  Analysis  and  Fuzzy  Logic.  IECON  2004  - 30th  Annual  Conference  of  IEEE  Industrial  Electronics  Society,  November  2,  2004  - November 6, 2004; 2004; Busan, Korea, Republic of: Institute of Electrical and Electronics Engineers Computer Society.
6. Pereira LA, Da Silva Gazzana D, Pereira LFA, editors. Motor current signature analysis and fuzzy logic applied to the diagnosis of short-circuit faults in induction motors. IECON 2005: 31st  Annual  Conference  of  IEEE  Industrial  Electronics  Society,  November  6,  2005  - November 10, 2005; 2005; Raleigh, NC, United states: Institute of Electrical and Electronics Engineers Computer Society.
7. Cabal-Yepez E, Osornio-Rios RA, Romero-Troncoso RJ, Razo-Hernandez JR, Lopez-Garcia R, editors. FPGA-based online induction motor multiple-fault detection with fused FFT and wavelet analysis. 2009 International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs, ReConFig'09,  December  9,  2009  -  December  11,  2009;  2009;  Cancun,  Mexico:  IEEE Computer Society.
8. Akin  E,  Aydin  I,  Karakose  M,  editors.  FPGA  based  intelligent  condition  monitoring  of induction motors: Detection, diagnosis, and prognosis. 2011 IEEE International Conference on Industrial Technology, ICIT 2011, March 14, 2011 - March 16, 2011; 2011; Auburn, AL, United states: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
9. Cabal-Yepez E, Romero-Troncoso RJ, Garcia-Perez A, Osornio-Rios RA, Alvarez-Salas R, editors. Multiple fault detection through information entropy analysis in ASD-fed induction motors.  8th  IEEE  Symposium  on  Diagnostics  for  Electrical  Machines,  Power  Electronics and Drives, SDEMPED 2011, September 5, 2011 - September 8, 2011; 2011; Bologna, Italy: IEEE Computer Society.
10. Jingtao  H,  editor.  In-service  motor  monitoring  and  energy  management  system  based  on wireless sensor networks. 11th International Conference on Electrical Machines and Systems, ICEMS 2008, October 17, 2008 - October 20, 2008; 2008; Wuhan, China: Inst. of Elec. and Elec. Eng. Computer Society.
11. Jung  J-H,  Lee  J-J,  Kwon  B-H.  Online  diagnosis  of  induction  motors  using  MCSA.  IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2006;53(6):1842-52.
12. Eren  L,  Devaney  MJ.  Bearing  damage  detection  via  wavelet  packet  decomposition  of  the stator current. IEEE Trans Instrum Meas. 2004;53(2):431-6.
13. Akar M, Cankaya I. Broken rotor bar fault  detection  in inverter-fed squirrel cage induction motors  using  stator  current  analysis  and  fuzzy  logic.  Turkish  Journal  of  Electrical Engineering and Computer Sciences. 2012;20(SUPPL.1):1077-89.
14. Sharifi  R,  Ebrahimi  M.  Detection  of  stator  winding  faults  in  induction  motors  using  three- phase current monitoring. ISA Transactions. 2011;50(1):14-20.
15. Rajalakshmi  Samaga  BL,  Vittal  KP.  Comprehensive  study  of  mixed  eccentricity  fault diagnosis  in  induction  motors  using  signature  analysis.  International  Journal  of  Electrical Power and Energy Systems. 2012;35(1):180-5.
16. Schiltz  RL.  Forcing  frequency  identification  of  rolling  element  bearings.  Sound  and Vibration Magazine. 1990 May:16 – 9.
17. Schoen RR, T. G. Habetler, F. Kamran, and R. G. Bartheld. Motor bearing damage detection using stator current monitoring. IEEE TransInd Appl. 1995 Nov./Dec. 1995.;31(6):1274 – 9.
N 1411  !"# $ %& ' & ( ) "# 2/AU2/P2MI-LIPI/04/2012 P *+, * ' - .+, . + / 0 3 * ' P * ' . +3 .4 . + : & + ;/ 0 / Untuk Keselamatan.........
< Syaiful B . =>( / )
18. Thomson  WT,  and  M.  Fenger.  Current  signature  analysis  to  detect  induction  motor  faults. IEEE Ind Appl Mag. 2001 Jul./Aug.:26 – 34.
19. Kliman GB, R. A. Koegl, J. Stein, R. D. Endicott, and M.W. Madden. Noninvasive detection of  broken  rotor  bars  in  operating  induction  motors.  IEEE  Trans  Energy  Conversion.  1988 Dec.;3( 4):873 – 9.
20. Elkasabgy NM, A. R. Eastham, and G. E. Dawson. Detection of broken bars in the cage rotor on an induction machine. IEEE Trans Ind Applicaton. 1992;28:165 – 71.
21. Filippetti  F,  G.  Franceschini,  C.  Tassoni,  and  P.  Vas.  AI  techniques  ininduction  machines diagnosis including the speed ripple effect. IEEE Trans Ind Applicat. 1998;34:98 – 108.
22. Thomson  WT,  and  A.  Barbour.  On-line  current  monitoring  and  application  of  a  finite element  method  to  predict  the  level  of  static  airgap  eccentricity  in  three-phase  induction motors. IEEE Transactions on Energy Conversion. 1998 December;13(4).
23. Mathur  N.  NI  CompactRIO – reconfigurable  control  and  acquisition  system.  National Instrument; 2006; Available from: http://zone.ni.com/devzone/cda/tut/p/id/2856.