## Deteksi Kerusakan Inner Race Bearing Menggunakan Motor Current Signature Analysis

## Berbasis Fast Fourier Transform
Iradiratu DPK Teknik Elektro, Universitas Hang Tuah Surabaya, Surabaya,  Indonesia iradiratu@hangtuah.ac.id

## Belly Yan Dewantara
Teknik Elektro,
Universitas Hang Tuah Surabaya, Surabaya,  Indonesia
bellyyandewantara@hangtuah.ac.id

## Achmad Misfakul Janudin
Teknik Elektro, Universitas Hang Tuah Surabaya,
Surabaya,  Indonesia achmadjanudin@gmail.com
Abstract —  Motor  induksi  merupakan  mesin  arus  bolak- balik  yang  banyak  digunakan  di  perusahaan  -  perusahaan yang  bergerak  dalam  bidang  industri,  komersil,  dirgantara, dan  militer.  Salah  satu  kerusakan  terbesar  yang  terjadi  pada motor  induksi  adalah  kerusakan  bantalan  yang  mencapai 41%.  Sebagian  besar  penelitian  untuk  mendeteksi  kerusakan bantalan  dilakukan  berdasarkan  analisis  getaran.  Meskipun metode ini cukup efektif, analisis akan bervariasi berdasarkan lokasi  peralatan  dan  oleh  karena  itu  sulit  untuk  memilih  dan memposisikan  sensor. Untuk  mengatasi  kerugian  dari  metode di atas, deteksi kerusakan bantalan motor induksi pada bagian bantalan dalam menggunakan analisis signal arus motor yang dilengkapi  dengan  algoritma Fast  Fourier  Transform  (FFT) . Metode  baru  ini  dilakukan  untuk  mengindikasi  terjadinya kerusakan  pada bearing tanpa  menghiraukan  posisi  sensor. Serta  meminimalisir  terjadinya  peningkatan  getaran, peningkatan  kebisingan,  peningkatan  suhu  kerja,  kehilangan efisiensi  yang  dapat  menyebabkan  kerusakan  pada  bagian motor induksi yang lain. Pada sistem deteksi kerusakan inner race  bearing ,  berhasil  mendeteksi  terjadinya  kerusakkan. Akan  tetapi  hasil  dari  deteksi  kerusakannya  masih  rendah. Dimana  dalam  pembebanan  0%  ini  memiliki  tingkat keberhasilan  11.11%.  Untuk  pembebanan  25%  memiliki tingkat keberhasilan 22.22%. Pada pembebanan 50% memiliki tingkat  keberhasilan  25.93%.  Dalam  pembebanan  75% memiliki  tingkat  keberhasilan  29.63%.  Serta  untuk pembebanan 100% memiliki tingkat keberhasilan 37.04 %.
Kata Kunci— Analisis Sinyal Arus Motor, Bantalan Dalam, Motor Induksi

## I. P ENDAHULUAN
Motor  induksi  merupakan  mesin  arus  bolak-balik  yang banyak  digunakan  di  perusahaan-perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  industri,  komersil,  dirgantara,  dan  militer. Mesin  induksi  memainkan  peran  utama  dalam  banyak aplikasi  yang  berbeda  karena  mesin  induksi  itu  sederhana, murah, kuat, dan mudah dikontrol, yang membuatnya cocok untuk  operasi  di  lingkungan  yang  keras  dan  berat [1] . Meskipun  memiliki  konstruksi  yang  kuat,  bukan  berarti motor induksi tidak akan mengalami kerusakan. Ada saatnya dimana  motor  induksi  mengalami  kerusakan  dan  harus dihentikan operasinya..

## II. B AHAN DAN M ETODE
Kerusakan  bantalan  adalah  kesalahan  mekanis  yang umum  pada  mesin  induksi.  Menanggung  kesalahan  sekitar 41% dari total kesalahan dalam mesin induksi. Oleh karena itu  mendeteksi  kesalahan  bantalan  (jenis  dan  tingkat keparahan)  selama  kondisi  operasi  normal  adalah  penting. Penting  juga  untuk  mendeteksi  kerusakan  bearing  pada tahap awal, sehingga perawatan yang tepat dapat dilakukan
untuk  melindungi  mesin  dari  kerusakan  parah [1]. Bearing merupakan  komponen  motor  induksi  yang  membantu  rotor agar dapat bergerak secara bebas. Kerusakan bearing dapat menyebabkan  terjadinya  peningkatan  getaran,  peningkatan kebisingan,  peningkatan  suhu  kerja,  kehilangan  efisiensi yang  dapat  menyebabkan  kerusakan  pada  bagian  motor induksi yang lain [4].
Sebagian  besar  penelitian  untuk  mendeteksi  kerusakan bearing  dilakukan  berdasarkan  analisis  getaran.  Meskipun metode  ini  cukup  efektif,  analisis  akan  bervariasi berdasarkan lokasi peralatan dan oleh karena itu sulit untuk memilih  dan  memposisikan  sensor.  Untuk  mengatasi kerugian  dari  metode  di  atas,  deteksi  dilakukan  dengan menggunakan  motor current  signature  analysis  (MCSA) . sehingga  pilihan  dan  posisi  sensor  tidak  diperlukan. Beberapa  metode  deteksi  kesalahan  bantalan  lainnya didasarkan  pada  analisis  domain  waktu.  dan  analisis  arus listrik.  Kedua  analisis  tersebut  menghasilkan  hasil  yang menjanjikan  dan  menjadi  terkenal [5]. Pada  Penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Shrinathan  esakimuthu pandarakone  dkk [5] hanya  membahas  tentang  kerusakan outer  race  bearing menggunakan Fast  Fourier  Transform (FFT) . Dan  hanya  memiliki  2 jenis ukuran  kerusakan pada outer  race  bearings yang  berbeda.  Oleh  sebab  itu  dalam penelitian ini akan membahas kerusakan inner race bearing menggunakan  metode motor  current  signature  analysis (MCSA) yang  dilengkapi  dengan  algoritma Fast  Fourier Transform (FFT).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Deteksi  kerusakkan inner  rice bearing  ini  keseluruhan sistemnya dapat dilihat pada gambar 1. Dengan motor yang telah  direkontruksi  kerusakan  pada  bagian inner  rice bearing nya dengan kondisi normal, 1 lubang 2mm, 2 lubang 2mm, dan 1 lubang 5mm dapat dilihat pada gambar 3. Pada saat  pengambilan  data  beban  yang  digunakan  bervariasi mulai dari 0%, 25%, 50%, 75% dan 100%. Setelah itu proses pengambil  data  arus  dengan  frekuensi  sampling  yang digunakan  sebesar  5.000  sampel/detik  dengan  panjang  data sebanyak  25.000  sampel,  melalui  perangkat Ni  DAQ dan ditransfer  ke  komputer.  Untuk  diolah  dengan  metode FFT dan didapatkan spektrum arus yang akan dibandingkan yang dapat dilihat pada gambar 5 dan gambar 6.
Hasil  dari  percobaan  deteksi  kerusakkan inner  rice bearing pada arus stator dapat dilihat pada tabel 1. Dimana dalam  pemebanan  0%  ini  memiliki  tingkat  keberhasilan 11.11%.  Untuk  pembebanan  25%  memiliki  tingkat keberhasilan  22.22%.  Pada  pembebanan  50%  memiliki tingkat  keberhasilan  25.93%.  Dalam  pembebanan  75%
memiliki  tingkat  keberhasilan  29.63%.  Serta  untuk pembebanan 100% memiliki tingkat keberhasilan 37.04 %.

## A. Tabel
T ABEL 1. K EBERHASILAN D ETEKSI K ERUSAKAN I NNER I CE B EARING
Beba n Kostanta nta 1 luba ng 2 mm 2 luba ng 1 luba ng 5 mm Keberha silan Persen
2 mm 0% (-2) - - 1 1 11.11% (-3) 1 - 1 2 25 %
(-3) 1 - 1 1 22.22% 5 1 - 1 2 (-7) 1 1 1 3 50 % 2 1 - 1 2
25.93%
3 1 - - 1 (-3) 1 - - 1 4 - 1 - 1 (-7) 1 - - 1 (-8) 1 - - 1 75 % 2 - - 1 1 29.63% (-2) - 1 1 2
(-3) -
1 1 2 4 - - 1 1 7 - - 1 1 8 - - 1 1
100 % 3 - -  1  1
37.0 4% (-3) - - 1  1 4 1  -  1  2 (-4) - 1  -  1 6 - -  1  1 (-7) 1  -  - 1 (-8) 1  1  1  3

## B. Gambar

## Gambar 1. Rangkaian Sistem
Dari  sumber  3  fasa  masuk  ke  perangkat    akuisisi  data yang  diparalel  ke  komputer  untuk  di  olah  datanya.  Dari perangkai akuisisi data, sumber 3 fasa juga diparalelkan ke motor  induksi  3  fasa  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  2.
Setelah  itu  di  kopel  dengan  generator  dan  ditambahkan pembebanan berupa lampu.

## Gambar 2. Motor Induksi 3 Fasa
Motor  induksi  3  fasa  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  jenis  rotor  sangkar  merk  Tatung  dengan kapasitas  2  HP  atau  setara  dengan  1,5  kW.  Konfigurasi belitan  yang  digunakan  adalah  wye(Y),  rating  tegangan sebesar 380 V dan rating arus sebesar 3,54 A. Motor induksi 3  fasa  yang  digunakan  memiliki  jumlah  pasang  kutub sebanyak  4  buah  sehingga  memiliki  kecepatan  sinkron sebesar  1500  rpm  dan  kecepatan  saat  beban  penuh  sebesar 1380 rpm.
Gambar  3. Rekonstruksi  Kerusakan  Inner  Race  Bearing  (a)  kondisi normal, (b) 1 lubang 2mm, (c) 2 lubang 2mm, (d) 1 lubang 5mm
Bearing yang  digunakan  memiliki  merk  ABS,  dengan  tipe 6205-Z, diameter dalam 25 mm, diameter luar 52 mm, lebar bearing 15 mm, jumlah bola 9 buah. Rekonstruksi kerusakan bearing dilakukan  dengan  memberikan  kecacatan  pada bagian inner race bearing . Dengan membuat 1 lubang 2mm, 2  lubang  2mm,  1  lubang  5mm  dibagian inner  rice bearingnya .

## Gambar  4. Implementasi Sistem Deteksi Kerusakan Bearing
Rancangan  sistem  pada  deteksi  kerusakkan  inn er  rice bearing ,  dengan  tegangan  sumber  3  fasa,  data  akuisisi NI- DAQ , serta pembebanan mekanik nerupa generator dan juga pembebanan  lampu  dengan  tiap  lampu  memiliki  daya sebesar 100 watt.
Gambar  5. Data spektrum arus stator dengan FFT
(a) (b) (c) (d)
(e)
Gambar 6. Perbandingan nilai amplitude dengan pembebanan (a) 0%, (b) 25%, (c) 50%, (d) 75 % dan (e) 100%
Label  Gambar:  Gunakan  8  point  Times  New  Roman untuk label Gambar.

## IV. K ESIMPULAN
Penulis  dapat  mengirimkan  paper  mereka  kapan  saja menggunakan sistem online Triacs: http://journal.trunojoyo.ac.id/triacs.Tolong  tuliskan  nomor telepon anda di bagian bawah artikel anda.

## A. Persamaan
1. Slip dan frekuensi motor induksi Berubah – ubahnya kecepatan motor induksi (nr) mengakibatkan berubahnya harga slip dari 100% pada saat start sampai 0% pada saat motor diam (nr = ns) [7] . Hubungan frekuansi dengan slip dapat dilihat pada persamaan (1) sampai (3).
𝑓 = ( ) (1)
𝑠 = (2)
𝑓 = 𝑓 𝑥 𝑠 (3)
Dimana ns merupakan  kecepatan  putaran  medan  stator, f1 merupakan  frekuensi  stator, nr merupakan  kecepatan putaran  rotor, f2 merupakan  frekuensi  arus  rotor, p merupakan jumlah kutub motor induksi, s merupakan slip.
2. Motor Current Signature Analysis (MCSA) Kerusakan  yang  terjadi  pada  bearing  dapat menyebabkan  motor  induksi  mengalami  gerakan  secara radial.  Hal  ini  menyebabkan  kerapatan  fluks  pada air-gap menjadi  tidak  simetri  dan  mempengaruhi  induktansi  di stator  sehingga  arus  stator  motor  induksi  mengandung harmonisa  dengan  frekuensi  kerusakan  yang  dapat diprediksi dengan persamaan (4) lain [8].
𝑓 = | 𝑓   ± 𝑚 . 𝑓  | (4)
Dimana fbng merupakan  Frekuensi  Prediksi  Kerusakan Bearing , fe merupakan  Frekuensi  Sumber  Listrik  (50  atau 60 Hz), m merupakan Konstanta (1, 2, 3, . . .), fv merupakan Frekuensi Kerusakan Bearing . Untuk  jumlah ball sebanyak  6  sampai  12  buah, frekuensi karakteristik kerusakan untuk outer race dan inner race dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  persamaan  (5) dan persamaan (6).
𝑓 =  0,4 .  𝑁  . 𝑓 (5)
𝑓 =  0,6 .  𝑁  . 𝑓 (6) Dimana Fo merupakan  Frekuensi  Kerusakan  Pada Outer Race , fi merupakan Frekuensi Kerusakan Pada Inner Race , N B merupakan  Jumlah Ball Bearing, Frm merupakan Frekuensi Kecepatan Putaran Rotor.
3. Fast Fourier Transform (FFT) Fast  Fourier  Transform (FFT)  merupakan  suatu metode  perhitungan  cepat  dari Discrete  Fourier  Transform (DFT) atau dengan kata lain FFT merupakan pengembangan dari DFT. DFT merupakan  suatu  metode perhitungan  yang mengubah  sinyal  dari  domain  waktu  ke  domain  frekuensi. Biasanya DFT digunakan untuk keperluan analisis spektrum dalam domain frekuensi. Dengan menggunakan DFT, suatu sinyal  dapat  dilihat  sebagai  objek  dalam  domain  frekuensi. DFT  lebih  cocok  digunakan  pada  sinyal  diskrit  yang periodik  dan  simetri.  Sinyal  diskrit  yang  periodik  dan simetri  adalah  sinyal  diskrit  yang  terus  berulang  pada rentang  waktu tertentu dan  memiliki  pencerminan disekitar titik tengahnya. [8] Secara matematis, DFT dari suatu sinyal diskrit x[n] dengan menggunakan N titik dapat dilihat pada persamaan (7) dan (8).
𝑋(𝑘) =   ∑
𝑥[𝑛] . 𝑊 , k = 0, 1, 2, 3, . . . , N − 1 (7)
𝑊 =   𝑒 (8)

## V. D AFTAR P USTAK
A
[1] Reemon  Z.  Haddad,  Cristian  A.  Joan  Pons-Llinares,  Jose  Antonio- Daviu  and  Elias  G.,  " Outer  Race  Bearing  Fault  Detection  in Induction  Machines  Using  Stator  Current  Signals ",  Michigan  State University,  Valencia,  2015.J.  Clerk  Maxwell,  A  Treatise  on Electricity and Magnetism, 3rd ed., vol. 2. Oxford: Clarendon, 1892, pp.68–73.
[2] Report  of  Large  Motor  Reliability  Survey  of  Industrial  and Commercial  Installations ,  Part  I,  IEEE  Trans.  Ind.  App.  vol.IA-21, no.4, pp.853,864, July 1985.
[3] Report  of  Large  Motor  Reliability  Survey  of  Industrial  and Commercial  Installations, Part  II,  IEEE  Trans.  Ind.  App.  vol.IA-21, no.4, pp.865,872, July 1985.
[4] Tomasz Ciszewski, “ Induction Motor Bearings Diagnostic Indicators Based  on  MCSA  and  Normalized  Triple  Covariance ”,  GdaĔsk University of Technology, Poland, 2017.
[5] Shrinathan  Esakimuthu  Pandarakone,  Yukio  Mizuno,  dan  Hisahide Nakamura ,”  Distinct  Fault  Analysis  of  Induction  Motor  Bearing using  Frequency  Spectrum  Determination  and  Support  Vector Machine ”, Nagoya Institute of Technology, Japan, 2016.
[6] M.  Young, The  Technical  Writer’s  Handbook .  Mill  Valley,  CA: University Science, 1989.
[7] Zuhal,  “ Dasar  Teknik  Tenaga  Listrik  dan  Elektronika  Daya ”,  PT Gramedi Heikal H M,
[8] Dimas A A, dan Teguh Y, “ Deteksi Kerusakan Outer Race Bearing pada  Motor  Induksi  Menggunakan  Analisis  Arus  Stator ”,    Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS),  Surabaya,  2016.a  Pustaka Utama, Jakarta, 2000.
[9] Schoen  R.R.,  Habetler  T.G.,  Kamran  F.,  dan  Bartheld R.G.,  “ Motor Bearing  Damage  Detection  Using  Stator  Current  Monitoring ”, Georgia  Institute  of  Technology,  School  of  Electrical  and Computer Engineering, Atlanta, 1994.
[10] Hayes,  Monson  H.,  “ Schaum's  Outline  of  Theory  and  Problems  of Digital Signal Processing ”, McGraw-Hill Companies, USA, 1999.