## Bearing Fault Detection Menggunakan Metode Wavelet Berbasis Labview
Romdhoni 1 , Mardiansyah 2 , Heri Kusnadi 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sutomo, Serang 1 isasromdhoni@gmail.com, 2 marrdiansyah@gmail.com, 3 herikusnadi087@gmail.com

## Abstrak
Untuk mengetahui dan mendeteksi jenis dan tingkat kerusakan bearing pada motor induksi, dapat  dilakukan  analisis  sinyal  getarannya.  Pada  penelitian  ini,  akan  dianalisis  jenis kerusakan bearing yang  diakibatkan  oleh  kerusakan  lokal  atau  yang  terdistribusi,  dengan ditunjukkan oleh adanya getaran dengan frekuensi tertentu yang muncul. Sedangkan untuk tingkat kerusakan umumnya, dapat diketahui dari besarnya ampitudo getarannya. Metode yang  digunakan  untuk  mendeteksi  kerusakan bearing adalah  dengan  mengukur karakteristik  getaran  mengunakan  sensor  accelerometer  dan  analisis  wavelet  berbasis Labview, dalam domain waktu maupun domain frekuensi yang terjadi pada arah putaran radial.  Percobaan  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  spektrum  getaran  akibat  kerusakan bearing pada  motor  induksi  adalah  dengan  cara  memodifikasi  atau  sengaja  merusak  pada bearing tersebut.  Analisis  perbandingan  getaran  antara bearing yang  berkondisi  baik  dan yang  dibuat  cacat  pada  bagian inner  race , outer  race dan ball bearing dilakukan  secara bertingkat  sehingga  dapat  ditentukan  jenis  dan  tingkat  kerusakan  pada bearing tersebut. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  bentuk  sinyal  vibrasi  yang  dihasilkan  dari  getaran bearing yang  baik  mendekati  harmonik  (sinusoidal),  sedangkan  yang  rusak  sinyal getarannya  berbentuk  stokastik  (random).  Untuk  menentukan  jenis  kerusakan inner  race , outer  race dan ball bearing harus  disinkronkan  antara  frekuensi  getaran  dan  perhitungan yang berdasarkan data akuisi dari parameter bantalannya, yaitu diameter lintasan inner ring dan outer ring , jumlah ball bearing dan putaran poros.
Kata kunci: bearing , wavelet, Labview, deteksi kerusakan

## Abstract
In order to find out and detect the type and level of damage to the bearing on an induction motor, the vibration signal analysis can be employed. In this study, we will analyze the type of  bearing  damage  caused  by  local  or  distributed  damage  indicated  by  the  presence  of vibrations  with  a  certain  frequency  that  appears.  Meanwhile,  the  level  of  damage  is generally known from the magnitude of the vibration amplitude. The method used to detect bearing damage is by measuring the vibration characteristics using the accelerometer sensor and  Labview-based  wavelet  analysis,  in  both  time  domain  and  frequency  domain  that occurs  in  the  direction  of  radial  rotation.  The  experiment  to  determine  the  spectrum  of vibration due to the bearing damage on an induction motor is by modifying or intentionally damaging the bearing . Comparative analysis of vibrations between good bearings and those that are defective in the inner race, outer race and ball bearing s is carried out in stages so that the type and degree of damage to the bearing can be determined. The results showed that the shape  of  vibration  signal  produced  by  good bearing vibrations  is  close  to  harmonic
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 49 - 58
(sinusoidal),  while  the  damaged  vibration  signal  is  stochastic  (random).  To  determine  the type of damage to the inner race, outer race and ball bearings, it is necessary to synchronize the vibration frequency and calculations based on data acquisition of the bearing parameters, namely the diameter of the inner ring and outer ring paths, the number of ball bearings, and the rotation of the shaft.
Keywords: bearing , wavelet, Labview, fault detection

## 1. Pendahuluan
Motor  induksi  adalah  komponen  umum  dalam  banyak  industri.  Gangguan  dapat terjadi karena kecepatan berlebih, beban berlebih, suhu tinggi, getaran, arus berlebih, dan tegangan  berlebih.  Pemantauan  lengkap  diperlukan  untuk  mencegah  motor  dari kerusakan. Berbagai skema perlindungan telah diterapkan untuk melindungi motor dari gangguan [1].
Motor  induksi  umumnya  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  industri  seperti kendaraan  listrik,  peralatan  mesin,  dan  robot.  Selain  itu,  motor  induksi  menyumbang sekitar  40%  dari  konsumsi  listrik  global  tahunan  [2].  Oleh  karena  itu,  pemantauan kondisi  kesehatan  motor  induksi  yang  andal  sangat  berguna  di  industri  untuk mengidentifikasi kegagalan motor induksi serta untuk menjaga efisiensi daya motor dan menghindari  kegagalan  tak  terduga  yang  dapat  mengakibatkan  kerugian  produksi  dan ekonomi  yang  besar.  Kecacatan  motor  induksi  memiliki  keterkaitan  dengan ketidaksempurnaan pada stator, bantalan, dan rotor [3].
Penyebab  gangguan  batang  rotor  antara  lain  tegangan  beban  dinamis  yang berlebihan,  tegangan  elektromagnetik  akibat  ketidakseimbangan  medan  magnet  stator, korosi akibat bahan kimia di lingkungan, dan beberapa penyebab lainnya [4]. Akibat dari kecacatan Broken Rotor Bar (BRB) adalah peningkatan getaran dan kebisingan, kerusakan efisiensi output motor, dan kegagalan motor induksi awal [5].
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sinyal  vibrasi  yang  dihasilkan  dari  getaran bearing yang  baik  mendekati  harmonik  (sinusoidal),  sedangkan  yang  rusak  sinyal getarannya berbentuk stokastik (random). Untuk menentukan jenis kerusakan inner race , outer race dan ball bearing harus disinkronkan antara frekuensi getaran dan perhitungan yang berdasarkan data akuisi dari parameter bantalannya, yaitu diameter lintasan inner ring dan outer ring , jumlah ball bearing dan putaran poros.

## 2. Tinjauan Pustaka
Cara  kerja  motor  listrik  didasarkan  pada  fakta  bahwa  konduktor  pembawa  arus menghasilkan  medan  magnet  di  sekitarnya.  Medan  magnet  dari  magnet  mengganggu medan  magnet  yang  dihasilkan  oleh  arus  listrik  yang  mengalir  di  konduktor.  Karena rotor telah  menjadi magnet, salah satu sisinya akan tertarik ke kutub  utara magnet dan sisi  lainnya  ke  kutub  selatan.  Hal  ini  menyebabkan  loop  berputar  terus  menerus.  Ini adalah prinsip kerja motor listrik

## 2.1.   Vibrasi
Beberapa  mekanisme  interaksi  elektromagnetik  dan  mekanik  mesin  yang menghasilkan  kebisingan  dan  getaran  telah  dianalisis  dan  dihitung  [6].  Selain  itu  telah dilakukan  pemesinan  ultrasonik  menggunakan  kombinasi  getaran  longitudinal ultrasonik  dan  bubur  abrasif  [7].  Pengaruh  parameter  gerakan  pada  respon  getaran

## Bearing Fault Detection Menggunakan Metode Wavelet Berbasis Labview
Romdhoni, Mardiansyah, Heri Kusnadi
dipelajari  dengan  menguji  gerakan  yang  dirancang  di  bawah  parameter  yang  berbeda dan  membandingkan  karakteristik  sinyal  respon  getaran  dalam  domain  waktu  dan frekuensi [8]. Puncak utama kebisingan dan getaran berasal dari frekuensi switching dan harmoniknya  serta  frekuensi  pita  samping  yang  dimodulasi  oleh  frekuensi  suplai fundamental pada frekuensi switching yang lebih rendah [9].

## 2.2. Bearing
Tegangan  bantalan  dan  arus  bantalan  pada  mesin  listrik  yang  digerakkan  oleh konverter modulasi lebar pulsa dengan frekuensi switching tinggi dan d v /d t tinggi dapat menyebabkan  kegagalan  bantalan  prematur  [10].  Poros  rotor  motor  induksi  tiga  fasa digantung  pada  dua  bantalan;  satu  di  sisi  kipas,  yang  lain  di  sisi  beban  [11].  Saat  ini, diagnosis dan klasifikasi kesalahan sangat penting, terutama pada mesin berputar untuk menghindari kerusakan material dan kerugian manusia [12].

## 2.3. Metode Wavelet
Metode  Transformasi  Wavelet  Diskrit  (DWT)  dapat  digunakan  untuk  mengusulkan prosedur  untuk  menggunakan  koefisien  wavelet  dengan  fungsi  wavelet  Haar  untuk mengidentifikasi  outlier  untuk  ancaman  [13].  Wavelet  yang  merupakan  jaringan  saraf convolutional dengan filter dan bobot tetap adalah alat yang menjanjikan untuk analisis gambar  [14].  Wavelet  juga  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  QAR,  dan algoritma self-encoder dan clustering [15].

## 2.4. Labview
Untuk  proses coding ,  platform  Labview  digunakan  karena  kecepatan  motor dikendalikan  oleh  variasi  suhu,  dan  rangkaian  pengukuran  suhu  dihubungkan  melalui Labview  [16].  Sifat  grafis  Labview  membuatnya  lebih  mudah  untuk  mengembangkan kode  kerja  lebih  cepat  dengan  menarik  dan  melepaskan  fungsi  bawaan  untuk menyederhanakan  akuisisi,  analisis,  kontrol,  dan  berbagi  data  sehingga  akan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk kesalahan sintaks [17].

## 3. Metode
Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  studi  literatur  dan  eksprerimen.  Studi literatur dilakukan dengan pengambilan data, teori  -teori vibrasi dari berbagai referensi yang dilakukan pada bearing motor listrik dengan menggunakan aquisisi data pada NI- DAQ CompactRio untuk melihat fenomena vibrasi yang terjadi. Penelitian dilakukan di PTKRN dan PRSG-BATAN Serpong Tangerang Selatan dengan terlebih dahulu mencari area  pengukuran  pada  motor  induksi  yang  digunakan  sebagai  alat  untuk  pengujian bearing .  Bahan  atau  peralatan  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  seperti  Sensor Accelerometer  (Ac/135-2C),  NI  MY  DAQ  compex  Rio,  2 Motor  listrik  1  phase,  4 Bearing 204, 2 Pillow blok / rumah bearing , 2 buah adjustable voltage regulator 1 kVA input 220 V 0-
250 V dan laptop.
Alur penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 1. Langkah pertama yaitu mencatat data motor yang akan dilakukan pengukuran untuk mencegah pengoperasian motor yang di luar batas nominalnya. Langkah kedua dilakukan prosedur alignment, yaitu pengukuran yang  dilakukan  pada  saat  posisi  motor  listrik  sejajar  dengan  porosnya.  Langkah  ketiga dilakukan  pengukuran  geteran/vibrasi  pada  simulator  kerusakan bearing mengunakan motor listrik sebagai penggerak berputarnya bearing, yaitu dilakukan pengukuran vibrasi
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 49 - 58
pada pillow blok bearing dengan sensor accelerometer. Langkah keempat yaitu dilakuan pengukuran arus, tegangan, dan daya. Setelah dilakuan pengukuran vibrasi yang terjadi pada bearing kemudian  dilakukan  juga  pengukuran  arus,  tegangan  dan  daya  listrik secara bersamaan untuk mengetahui fenomena yang terjadi terhadap arus, tegangan dan daya listrik bila terjadi kerusakan pada bearing .
Gambar 1. Flowchart penelitian
Desain  rangkaian  program  Labview  yang  menggunakan  blok  diagram  untuk pengamatan  vibrasi  (getaran)  secara  langsung  memiliki  prinsip  yang  sama  dengan pengamatan  getaran  secara  tidak  langsung.  Untuk  mempermudah  dalam  pengukuran suatu rangkaian berbasis sofware Labview dan alat instrument, maka digunakan NI My Daq  Compex  Rio  dengan  desain  antar  muka  pada  komputer.  Gambar  2  menunjukkan desain antar muka secara langsung dengan komputer.
4. Hasil dan Pembahasan
Anlisis bearing fault  detection ini  dilakukan  dengan  membandingkan  data  hasil pengukuran pada saat kondisi bearing dalam keadaan standar atau “ Healthy ” (sehat) dan kondisi bearing yang  tidak  standar  atau “ Damaged ” (tidak  sehat)  pada  motor  listrik dengan menggunakan perangkat hardware NI cRio dan sensor accelerometer.
Metode  pengukuran  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menempatkan  sensor accelorometer pada pillow blok atau rumah bearing seperti ditunjukkan Gambar 3. Sensor accelorometer  AC  135-2A SN:1163  digunakan  untuk  mendeteksi  vibrasi  atau  kerusakan bearing pada  motor  listrik.  Penempatan  sensor  pada  rumah bearing dilakukan  karena setelah dilakukan pengukuran pada beberapa lokasi motor listrik, ternyata vibrasi paling besar  yang  dihasilkan  oleh  sensor  ditempatkan  pada  rumah bearing pada  sambungan antara ke dua kopling.
Gambar 3. Penempatan sensor accelerometer di pillow block bearing
Keluaran  sensor  dilewatkan  melalui  NI  compactRIO  untuk  selanjutnya  diolah menggunakan  software  LabVIEW.  LabVIEW  akan  mengubah  sinyal  sumber  tegangan menjadi domain frekuensi-waktu menggunakan analisis wavelet. Pengukuran dilakukan saat misalignment .  Analisa  data  dilakukan  dengan  membandingkan    hasil    pengukuran saat alignment dengan  metode    wavelet.    Selain  pengukuran  vibrasi  kerusakan bearing pada  motor  listrik,  dilakukan  juga  pengukuran  putaran/(RPM),  tegangan,  arus  motor listrik, seperti yang ditunjukkan Tabel 1. Parameter yang diukur pada kondisi alignment akan  dibandingkan  dengan  beban  yang  akan  diatur  menggunakan voltage  regulator sebagai pengatur tegangan.
Tabel 1. Uji vibrasi vearing normal dengan beban coupling
No Beban Tegangan Bearing Tegangan Input RPM 1 50 V Normal 220 V 1450 2 75 V Normal 220 V 1450 3 100 V Normal 220 V 1450 4 125 V Normal 220 V 1450 5 150 V Normal 220 V 1450 6 175 V Normal 220 V 1450 7 200 V Normal 220 V 1450 8 225 V Normal 220 V 1450 9 150 V Normal 220 V 1450
Gambar 4. Uji vibrasi bearing normal saat diberi beban 50 Volt
Gambar  4  menunjukkan  hasil  monitoring bearing normal  yang  di- coupling dengan beban  tegangan  50  volt.  Terlihat  sinyal  amplitudo  terhadap  waktu  ditunjukkan  oleh sinyal  warna  merah,  dengan  sumbu  horizontal  menunjukan  perubahan  waktu  dalam satuan  ms  (millisecond)  dan  sumbu  vertikal  menunjukan  nilai  tegangan  dalam  satuan volt. Terlihat juga bahwa sinyal amplitudo terbesar terdeteksi oleh sinyal berwarna biru. Sinyal  tersebut  akan  difilter  menggunakan  metode  wavelet  menggunakan  program Labview seperti ditunjukkan Gambar 5.
Gambar 5. Sinyal bearing fault detection yang difilter
Tabel 2. Data uji vibrasi bearing
t
Tegangan Regulator (V) Bearing
Normal (dB) Ball Bearing (dB) Fault Outer Ring (dB) Fault Inner Ring (dB) Fault Cage (dB) 50 0,018 0,151 0,375 0,545 2,235 100 0,026 0,173 0,405 0,582 2,387 150 0,041 0,249 0,504 0,685 2,425 200 0,056 0,327 0,511 0,746 2,501 250 0,244 0,573 0,621 0,861 2,668
Gambar 6. Grafik data uji vibration bearing berdasarkan beban tegangan
Dari  hasil  yang  ditunjukkan  Tabel  2  dan  Gambar  6,  dapat  dijelaskan  bahwa perbedaan  uji  vibrasi  sangat  jelas  antara bearing normal  dengan  kerusakan bearing yang telah dimodifikasi yaitu dengan dirusaknya beberapa bagian bearing seperti ball bearing , outer  ring , inner  ring dan fault  cage .  Grafik  berwarna  biru  menunjukkan bearing dalam keadaan  normal  dengan  nilai  tegangan  50  Volt,  di  mana  memiliki  amplitude  getaran sama dengan 0,018 dB. Sinyal berwana merah menunjukkan kerusakan pada ball bearing yang telah dimodifikasi tingkat kerusakannya dan diberi beban tegangan 50 Volt sampai 250  volt,  di  mana  memiliki  nilai  0,573  dB  atau  setara  dengan  kerusakan  ball bearing sebesar  10%  sampai  15%.  Kemudian  kerusakan bearing pada  bagian outer  ring yaitu kerusakan  luar  cincin bearing yang  ditunjukkan  sinyal  berwarna  hijau  dengan  diberi beban tegangan 50 Volt samapi 250 Volt. Terlihat pengukuran vibrasi menunjukan nilai 0,621 dB mempunyai nilai kerusakan mencapai 20% sampai 30% kerusakan pada bagian luar bearing atau fault outer ring .
Kerusakan inner ring yaitu kerusakan pada bagian dalam cincin bearing ditunjukkan oleh  sinyal  atau  grafik  berwarna  ungu  dengan  nilai  0,861  dB,  atau  setara  dengan  nilai kerusakan bearing 40% sampai 50% dengan diberi beban tegangan 50 volt sampai  dengan tegangan  250  volt.    Dan  data  hasil  uji  vibrasi  kerusakan bearing yang  terakhir  adalah kerusakan bearing pada  bagian cage (rumah ball bearing )  yang  ditunjukkan  oleh  sinyal atau gambar grafik berwarna violet. Saat diberi beban dengan tegangan 250 volt, sinyal menunjukan perubahan nilai 2,668 dB, yang setara dengan kerusakan  nilai 90% sampai 100 %  pada bagian cage . Pada Gambar  6 di atas dapat  dijelaskan  bahwa  data uji vibrasi bearing normal  terletak  pada  posisi  garis  terendah  yang  memiliki  nilai  0,018  dB  saat  di beri beban tegangan 50 Volt. Sedangan kerusakan/cacat pada garis level tertinggi terletak pada bagian cage yaitu bagian rumah ball bearing dengan nilai 2,668 dB saat diberi beban tegangan 250 Volt di mana terjadi lonjakan yang sangat signifikan.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  proses  pengujian  data  vibrasi  dan analisis dapat disimpulkan bahwa dengan metode analisis transformasi wavelet mampu mendeteksi  kerusakan  pada bearing dengan  sangat  jelas  perbedaan bearing normal  dan bearing dalam  kondisi  rusak  pada  motor  listrik  dengan  mendekomposisi  pada  sinyal. Terlihat  bahwa  kerusakan bearing pada  bagian cage memiliki  level  paling  atas  dengan data 2,668 dB, atau setara dengan nilai 90% sampai 100 % kerusakan yang dialami pada bearing saat diberi beban 50 - 250 volt. Pada bearing dengan kondisi normal,  nilai puncak yang  dihasilkan  sangat  rendah  yang  cenderung  memiliki  nilai  0,018  db  atau  setara
dengan  nilai  0  %  sampai  10  %.  Variasi  level  pembeban  pada  arus  tidak  mempengaruhi pendeteksian secara signifikan namun dapat meningkatkan nilai amplitudo.

## Daftar Pustaka
[1]   M. Pradeep et al, “ Recognition of fault and security of three phase induction motor by  means  of  programmable  logic  controller ” . IOP  Conf.  Ser.:  Mater.  Sci.  Eng .  623 012017, 2019.
[2]    Saidur,  R.  A, “ Review  on  Electrical  Motors  Energy  Use  and  Energy  Savings, ” Renewable and Sustainable Energy Reviews , 14, pp. 877-898, 2010. https://doi.org/10.1016/j.rser.2009.10.018.
[3]   Nandi,  S.,  Toliya,  H.  and  Li,  X., “ Condition  Monitoring  and  Fault  Diagnosis  of Electric Motors — A Review, ” IEEE Transactions on Energy Conversion , 20, pp. 719-729, 2010. https://doi.org/10.1109/TEC.2005.847955
[4]   Li, D.Z., Wang, W. and Ismail, F., “ A Spectrum Synch Technique for Induction Motor Health Condition Monitoring, ” IEEE Transactions on Energy Conversion , 30, 1348-1355,
2015. https://doi.org/10.1109/TEC.2015.2454440
[5]      Naha,  A.,  et  al., “ A  Method  for  Detect  Half-Broken  Rotor  Bar  in  Lightly  Loaded Induction  Motors  Using  Current, ” IEEE  Transactions  on  Instrumentation  and
Measurement , 65, pp. 1614-1625, 2016. https://doi.org/10.1109/TIM.2016.2540941 .
[6]   Shenbo Yu and Renyuan Tang, "Electromagnetic and mechanical characterizations of noise  and  vibration  in  permanent  magnet  synchronous  machines,"  in  IEEE Transactions  on  Magnetics,  vol.  42,  no.  4,  pp.  1335-1338,  April  2006,  doi: 10.1109/TMAG.2006.871637.
[7]    T.  Asami  and  H.  Miura,  "Study  of  ultrasonic  machining  using  longitudinal  and torsional vibration," 2015 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2015, pp. 1- 4, doi: 10.1109/ULTSYM.2015.0527.
[8]    B.  Li,  Y.  Wei,  X.  Mao,  K.  Mao,  H.  Liu  and  H.  Tian,  "A  Novel  Vibration  Exciting Method  for  NC  Machine  Tools," 2010  International  Conference  on  System  Science, Engineering  Design  and  Manufacturing  Informatization ,  2010,  pp.  45-48,  doi:
10.1109/ICSEM.2010.101.
[9] . Shenbo  Yu,  Pingping  Pan,  Huijun  Wang,  Lixiang  Chen  and  Renyuan  Tang,
"Investigation on noise and vibration origin in permanent magnet electrical machine for elevator," 2005 International Conference on Electrical Machines and Systems , 2005, pp. 330-333 Vol. 1, doi: 10.1109/ICEMS.2005.202540.
[10]  P.  Han,  G.  Heins,  D.  Patterson,  M.  Thiele  and  D.  M.  Ionel,  "Modeling  of Bearing Voltage  in  Electric  Machines  Based  on  Electromagnetic  FEA  and  Measured Bearing Capacitance," IEEE Transactions on Industry Applications , vol. 57, no. 5, pp. 4765-4775, Sept.-Oct. 2021, doi: 10.1109/TIA.2021.3092700.
[11]  M.  Singh  and  A.  G.  Shaik,  "Location  of  Defective Bearing in  Three-Phase  Induction Motor  Using  Stockwell  Transform  and  Support  Vector  Machine," 2018  2nd International  Conference  on  Power,  Energy  and  Environment:  Towards  Smart  Technology (ICEPE), 2018, pp. 1-5, doi: 10.1109/EPETSG.2018.8658606.
[12]  B. Belkacemi and S. Saad, " Bearing various defects diagnosis and classification using super  victor  machine  (SVM)  method," 2021  International  Conference  on  Information
Systems and Advanced Technologies (ICISAT), 2021, pp. 1-7, doi:
10.1109/ICISAT54145.2021.9678444.
[13]  W. Feng, W. Yan, S. Wu and N. Liu, "Wavelet transform and unsupervised machine learning  to  detect  insider  threat  on  cloud  file-sharing," 2017  IEEE  International Conference  on  Intelligence  and  Security  Informatics  (ISI) ,  2017,  pp.  155-157,  doi: 10.1109/ISI.2017.8004896.
[14]  A.  K.  Saydjari  and  D.  P.  Finkbeiner,  "Equivariant  Wavelets:  Fast  Rotation  and Translation  Invariant  Wavelet  Scattering  Transforms," IEEE  Transactions  on  Pattern Analysis and Machine Intelligence , doi: 10.1109/TPAMI.2022.3165730.
[15] . Q. Sun and R. Ji, "Flight characteristic analysis model based on QAR data, wavelet transform  and  machine  learning," 2021  IEEE  3rd  International  Conference  on  Civil Aviation  Safety  and  Information  Technology (ICCASIT),  2021,  pp.  1256-1259,  doi: 10.1109/ICCASIT53235.2021.9633598.
[16]  K.  R.  Asha,  P.  S.  Tasleem,  A.  V.  Ravi  Kumar,  S.  M.  Swamy  and  K.  R.  Rekha,  "Real Time Speed Control of a DC Motor by Temperature Variation Using LabVIEW and Arduino," 2017  International  Conference  on  Recent  Advances  in  Electronics  and
Communication Technolo gy (ICRAECT), 2017, pp. 72-75, doi: 10.1109/ICRAECT.2017.50.
[17]  D.  Ursutiu,  C.  Samoila  and  V.  Jinga,  "Creative  developments  in  LabVIEW  student training: (Creativity laboratory — LabVIEW academy)," 2017 4th
Experiment@International  Conference  (exp.at'17),  2017,  pp.  309-312,  doi: 10.1109/EXPAT.2017.7984399.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 49 - 58

## This Page Intentionally Left Blank