## DETEKSI MISALIGNMENT PADA MOTOR INDUKSI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN FUZZY SUBSPACE CLUSTER
Muhammad Chanif Muslich 1) , Pressa Perdana S.S 2) , Rini Puji astutik 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur, Indonesia
E-mail: 1) mchanif6@gmail.com , 2) Pressa@umg.ac.id , 3) astutik_rpa@umg.ac.id

## ABSTRAK
Saat  ini motor induksi banyak digunakan dalam industri karena kontruksi yang kuat,  efisiensi tinggi, dan perawatan yang murah. Perawatan mesin diperlukan untuk memperpanjang umur motor induksi. Berdasarkan penelitian sebelumnya, kesalahan bearing dapat menyebabkan 42% - 50% dari semua kegagalan motor. Secara umum ini disebabkan oleh kesalahan produksi, kurangnya pelumasan, dan  kesalahan  pemasangan. Misalignment motor  adalah  salah  satu  kesalahan  dalam  pemasangan. Penelitian  ini  berkaitan  dengan  simulasi  transformasi  wavelet  diskrit  untuk  mengidentifikasi misalignment  pada  motor  induksi.  Pemodelan  operasi  motor  diperkenalkan  dalam  makalah  ini sebagai operasi normal dan dua variasi misalignment . Transformasi wavelet haar dan symlet pada level pertama hingga level ketiga digunakan untuk mengekstrak sinyal getaran motor menjadi sinyal frekuensi tinggi. Kemudian, sinyal energi dan ekstrak sinyal lain yang didapat dari sinyal frekuensi tinggi dievaluasi untuk menganalisis kondisi motor. Proses evaluasi ini menggunakan logika fuzzy berjenis fuzzy subspace cluster . Hasil penelitian dengan metode kombinasi pengolahan sinyal berupa DWT dan metode kecerdasan buatan jenis fuzzy subspace cluster , maka terjadinya misalignment pada motor  induksi  tiga  fasa  dapat  dideteksi  lebih  dini.  Sehingga  perawatan  dan  penggantian  dapat diantisipasi sebelum terjadi misalignment . Dari hasil eksperimen, diperoleh untuk uji ketahanan motor dan kopling untuk level 1 metode fuzzy c-mean lebih baik yaitu 0,88% dibandingkan metode fuzzy subspace cluster sebesar 0,75%.
Kata kunci : motor induksi, induksi, DWT, fourier , Fuzzy, FSC

## ABSTRACT
Currently  induction  motors  are  widely  used  in  industry  because  of  their  strong  construction,high efficiency, and low maintenance. Machine maintenance is necessary to extend the life of the induction motor.  Based  on  previous  research,  bearing  faults  can  cause  42%  -  50%  of  all  motor  failures. Generally this is caused by manufacturing errors, lack of lubrication and installation errors. Motor misalignment is one of the errors in installation. This research is concerned with descrete wavelete transform simulations to identify misalignment in induction motors. Modeling of motor operation is introduced in this paper as normal operation and two variations of misalignment. Haar and symlet wavelet transformations at the first level to the third level are used to extract the motor vibration signal into a high frequency signal. Then the energy signal and other signal extracts obtained form the high frequency signal are evaluated to analyze the condition of the motor. This evaluation process uses fuzzy logic of the fuzzy subspace cluster type. The results of research using a combination method of  signal  processing  in the form  of  DWT  and  artificial  intelligence  methods  of the  fuzzy  subspace cluster type. Then the occurrence of misalignment in three-phase induction motors can be detected early. So that maintenance and replacement can be anticipated before misalignment occurs. From
the experimental result, it was obtained that motor and clutch endurance test for level 1 of the fuzzy subspace cluster method was 0,88% better than the fuzzy c-mean method of 0,75%.
Keywords  :  misalignment,  three  phase  induction  motor,  discrete  wavelet  transform,  fourier transform, fuzzy subspace cluster

## 1. PENDAHULUAN
Sejak  pertama  kali  ditemukan,  motor induksi telah menjadi bagian utama dari industri ini. Itu karena motor induksi memiliki konstruksi yang  kuat,  murah  dalam  pembelian  dan perawatan,  efisiensi  tinggi  pada  kecepatan pengenal dan torsi, dan mudah dioperasikan [1- 3].  Motor  dioperasikan  di  lingkungan  yang lembab,  kotor,  panas,  dll.,  yang  dapat menyebabkan  kerusakan  pada  bagian-bagian motor. Pemeliharaan preventif diperlukan untuk mencegah  kerusakan,  memperpanjang  umur motor,  dan  menemukan  kerusakan  awal  pada motor  induksi.  Kerusakan  pada  isolasi  dan belitan  adalah  jenis  kerusakan  yang  paling umum.  Kesalahan  bantalan  adalah  42%  -50% dari  semua  kerusakan  motor  [4-9].  Motor bantalan  bernilai  antara  3%  -10%  dari  biaya motor  aktual.  Namun  karena  biaya  downtime yang  terjadi  mengakibatkan  tidak  tercapainya, target  produksi  sehingga  kegagalan  bearing menjadi  sangat  merugikan.  Secara  umum  ini disebabkan oleh kesalahan produksi, kurangnya pelumasan, dan kesalahan pemasangan. Ketidak sejajaran  motor  adalah  salah  satu  kesalahan pemasangan[10].
Salah  satu  metode  untuk  mendeteksi kesalahan pada motor induksi adalah menggunakan metode MCSA. MCSA memonitor  gangguan  dengan  menganalisis sirkulasi  stator.  MCSA  menggunakan  metode FFT  dalam  menganalisis  sinyal  arus  motor. Selain itu, penggunaan getaran motor juga dapat digunakan  untuk  mendeteksi  kesalahan  motor induksi.  Ini  karena  kesalahan  motor  akan menghasilkan  beberapa  efek,  salah  satunya adalah getaran motor induksi[11].
Penelitian  ini  mengklasifikasikan  proses misalignment dan  Level misalignment dalam induksi menggunakan mother wavelet , termasuk Daubechis,  Coiflet dan  Symlet discrete wavelet transform dan  d iscriminant  analysis .  Motor induksi  yang  dioperasikan  dan  direkayasa
sehingga  dalam  operasi  normal  dan  dua  variasi misalignment .  Kemudian,  transformasi wavelet diskrit  di  tingkat  pertama  hingga  tingkat  ketiga digunakan  untuk  mengekstraksi  sinyal  getaran motor menjadi sinyal frekuensi tinggi. Kemudian,  ekstraksi  fitur,  termasuk  rentang, jumlah,  dan  energi,  yang  didapat  dari  sinyal frekuensi  tinggi  diambil  untuk  menganalisis kondisi  motor. Fuzzy  subspace  cluster akan menganalisis ekstraksi fitur dan mengklasifikasikannya  kedalam  tiga  kondisi motor Wavelet discrete transform mendapat hasil lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada metode penelitian ini dibagi menjadi beberapa  sub  bab  yaitu  rancangan software dan hasil pengujian awal.

## 2.1. Rancangan Hardware
Rancangan hardware deteksi misalignment ini  terbagi  atas  beberapa  bagian, yaitu  bagian  utama  berupa  mikrokontroler, bagian  input  berupa  rangkaian  piezoelektrik dengan amplifiernya dan bagian outputnya adalah USB  to  Serial yang  berfungsi  mengirim  data digital ke komputer.
Gambar 1 . Blok Diagram Pendeteksi Misalignment
Untuk  mengetahui misalignment ini menggunakan  alat  deteksi  getaran  dengan meletakan  sensor  pada  motor.  Posisi  sensor sedekat  mungkin  dengan  motor  kopling  sebagai sumber  getarannya.  Setelah  output  sensor piezoelektrik yang masih berupa sinyal analog ini
dikuatkan  oleh op-amp .  Lalu  di  ubah  menjadi data  digital  oleh  ADC  ( Analog  to  Digital Converter ). Terdapat pada mikrokontroler ARM STM32F4 Software  compiler  program yang digunakan  adalah  Coocox.  Sinyal  yang  sudah dalam bentuk data digital ini dikirim oleh USB to Serial ke komputer.

## 2.2. Rancangan Software
Rancangan
software
deteksi misalignment ini menggunakan software aplikasi Matlab. Untuk  mengetahui  angka  keseimbangan motor kopling.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Gambar 3. Skrip pengujian dengan fuzzy clusterring misalignment ( c-mean ).
Gambar 4. Skrip Pengujian Dengan Fuzzy Subspace Clusterring .

## 3. Hasil Pengujian
Hasil pengujian diperoleh dari
perhitungan  seperti  pada  algoritma  dengan menggunakan aplikasi Matlab.
Tabel 1. Hasil Pengujian Motor Normal 0 mm Pengujian  Motor Normal (0 mm) 1. 0,1556 mm 2. 0,2105 mm 3. 0,1739 mm Tabel  2. Hasil  Pengujian  Motor Misalignment 1 mm Pengujian Motor Misalignment 1 mm 1. 1,1171 mm 2. 1,4434 mm 3. 1,0667 mm Tabel  3. Hasil  pengujian  motor  misalignment 1,5mm Pengujian Motor Misalignment 1,5 mm 1. 1,8039 mm 2. 1,9223 mm 3. 2,1083 mm Tabel diatas merupakan hasil dari pengujian alat motor misalignment yang disimpan dalam bentuk file.
Data pada penelitian ini dikelompokkan menjadi tiga  jenis  data,  yaitu  arus  motor  normal tanpa
misalignment , arus motor dengan misalignment 1 mm, arus motor dengan misalignment 1,5 mm.

## 3.1. Motor Normal
Motor  beroperasi  dengan  normal  tanpa adanya  ketidak-sejajaran  motor  dengan  kopling sehingga  putaran  motor  menjadi  sangat  ringan dan datanya sperti pada tabel 4, kemudian untuk sinyal  motor  normal  seperti  ditunjukkan  pada gambar 5.
Tabel  4. Hasil Percobaan  Motor  Normal
Tanpa Misalignment .
Waktu Percobaan Motor Normal (0 mm) 1. 0,0183 mm 2. 0,0183 mm 3. 0,0183 mm 4. 0,0183 mm 5. 0,0183 mm
Gambar 5. Sinyal Motor Normal Tanpa Misalignment .
Gambar 5 diatas menunjukkan masing – masing dari  sumbu  x  dan  y.  Sumbu  x  menunjukkan waktu dari motor normal.  Sumbu  y menunjukkan  getaran  dari  motor  dan  kopling. Diantara  sumbu  y  positif  dan  sumbu  y  negatif menunjukkan hasil yang seimbang.

## 3.2. Motor Misalignment 1 mm
Motor  beroperasi  dengan  tidak  normal berjarak  1  mm  yang  menimbulkan  ketidak- sejajaran  antara  motor  dengan  kopling.  Nilai motor misalignment seperti disajikan pada tabel 5.
Tabel  5. Hasil  Percobaan  Motor Misalignment 1 mm
Waktu Percobaan Motor Misalignment (1 mm) 1 detik 1,1773 mm 2 detik 1,2639 mm 3 detik 1,4434 mm 4 detik 1,1171 mm 5 detik 1,1159 mm
Gambar 6. Sinyal Motor Misalignment 1 mm
Dari  gambar  6  diatas  dapat  kita  lihat  bahwa sumbu y menunjukan frekuensi pada keseimbangan  getaran.  Antara  sumbu  y  positif dan  sumbu  y  negatif  menunjukan  gesekan getaran  motor lebih besar. Sedangkan sumbu x menunjukan  frekuensi pada waktu getaran. Maka getaran  dari  motor  dan  kopling  menghasilkan misalignment yang  semakin  besar  pada  nilai putaran motor. Hal itu karena  gesekan beban dari motor dengan kopling menjadi tidak lancar.

## 3.3. Motor Misalignment 1, 5 mm
Motor  beroperasi  dengan  tidak  normal berjarak  1,5  mm  yang  menimbulkan  ketidak sejajaran antara  motor  dengan kopling dan data hasil percobaan disajikan pada tabel 6.
Tabel  6. Hasil  Percobaan  Motor Misalignment 1,5 mm
Waktu Percobaan Motor Misalignment (1,5 mm) 1 detik 1,8039 mm 2 detik 1,7668 mm 3 detik 1,9223 mm
4 detik 1,6332 mm 5 detik 2,3989 mm
Gambar 7. Sinyal motor misalignment 1,5mm
Dari  gambar  7  diatas  dapat  kita  lihat  bahwa gesekan getaran dari motor dan  kopling semakin besar  dari  pada misalignment 1  mm  sehingga menyebabkan  komponen  dari  motor  dengan kopling menjadi semakin tidak lancar. Hasil  uji  ketahanan  dengan  metode  FCM  dan FSC disajikan pada tabel 7-9.
Tabel 7. Hasil Uji Ketahanan Motor Dan Kopling Level 1 No Level 1 1 FCM(%) FSC(%) 2 0,88 0,83 Tabel 8. Hasil Uji Ketahanan Motor Dan Kopling Level 2 No Level 2 1 FCM(%) FSC(%) 2 0,71 0,71
Tabel 9. Hasil Uji Ketahanan Motor Dan Kopling Level 3

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian ini  bertujuan  melakukan pengujian  ketahanan  pada  motor  dan  kopling dengan  menggunakan  metode fuzzy  subspace
cluster (FSC) yang dibandingkan dengan metode fuzzy C-mean (FCM).
Hasil  seperti  yang  tersaji  pada  tabel  7-9 menggunakan akurasi wafelet haar . Yang didapat dari  table  level  1,2,3  bahwa  FCM  pada  level  1 menghasilkan  0,88%  dan  level  3  0,75%. Sedangkan  FSC  pada  level  1  menghasilkan 0,83%  dan  level  3  menghasilkan  0,71%.  Untuk nilai   pada  tabel  level  2  menghasilkan  akurasi yang  sama  berarti  mempunyai  nilai  prosentase yang  sama  antara  FCM  dan  FSC  sehingga keduanya  mempunyai  ketidak-sejajaran  yang sama.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Harmouche,  C.  Delpha,  and  D.  Diallo, “Improved  Fault  Diagnosis  of  Ball Bearings Based on the Global Spectrum of Vibration Signals,” IEEE Transactions on Energy  Conversion ,  vol.  30,  no.  1,  pp. 376–383, Mar. 2015, doi: 10.1109/TEC.2014.2341620.
[2] O.  V.  Thorsen  and  M.  Dalva,  “Failure identification  and  analysis  for  high- voltage induction motors in the petrochemical  industry,” IEEE  Trans  Ind
Appl , vol. 35, no. 4, pp. 810–818, 1999.
[3] S.  Barker,  “Avoiding  premature  bearing failure with inverter fed induction motors,” 1999.
[4] E. P. Cornell, E. L. Owen, J. C. Appiarius, R. M. McCoy, P.  F. Albrecht, and D. W. Houghtaling, “Improved motors for utility applications.  Final  report,”  General Electric  Co.,  Schenectady,  NY  (USA), 1982.
[5] D.  A.  Asfani,  P.  P.  Surya  Saputra,  I.  M. Yulistya  Negara,  I.  G.  N.  Satriyadi Hernanda,  and  R.  Wahyudi,  “Simulation analysis  on  high  impedance  temporary short circuit in induction motor winding,” in 2013 International Conference on QiR , IEEE,  Jun.  2013,  pp.  202–207.  doi: 10.1109/QiR.2013.6632565.
[6] A.  Starr  and  B.  K.  N.  Rao, Condition monitoring  and  diagnostic  engineering management . Elsevier, 2001.
No Level 3 1 FCM(%) FSC(%) 2 0,75 0,71
[7] D.  Anton  Asfani,  I.  M.  Yulistya  Negara, and P. P. Surya, “Short Circuit Detection
in  Stator  Winding  Of  Three  Phase Induction Motor Using Wavelet Transform  and  Quadratic  Discriminant
Analysis,”  in Proceedings  of  The  3rd International  Conference  on  Intelligent
Systems and Image Processing 2015 , The
Institute of Industrial Application Engineers,  2015,  pp.  361–366.  doi: 10.12792/icisip2015.068.
[8] C.  Jettanasen,  A.  Ngaopitakkul,  D.  A. Asfani,  and  I.  M.  Y.  Negara,  “Fault classification  in  transformer  using  low frequency component,” in 2017 IEEE 10th
International Workshop on Computational
Intelligence  and  Applications  (IWCIA) , IEEE,  Nov.  2017,  pp.  199–202.  doi:
10.1109/IWCIA.2017.8203584.
[9] D.  A.  Asfani,  M.  H.  Purnomo,  and  T. Hlyama, “Neural network based real time detection  of  temporary  short  circuit  fault on  induction  motor  winding  through wavelet  transformation,” International
Journal of Innovative Computing, Information and Control , vol. 10, no. 6, pp.
2277–2293, 2014.
[10]  R.  A.  Johnson  and  D.  W.  Wichern, “Applied multivariate statistical analysis,”
1998.
[11]  C. Bouveyron, S. Girard, and C. Schmid, “High-dimensional discriminant analysis,”
Communications in Statistics—Theory and Methods , vol. 36, no. 14, pp. 2607–2623, 2007.