Rancang_bangun_prototipe_alat_ukur_getar.pdf

RANCANG BANGUN PROTOTIPE ALAT UKUR GETARAN UNTUK MENDETEKSI KERUSAKAN PADA INSERT BEARING Gustini 1, M. Bimo Cahyo Pratomo 2 1 Dosen Tetap Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya E-mail : [email protected] 2 Mahasiswa Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya E-mail : [email protected] Jl. Raya Palembang - Prabumulih Km 32, Ogan Ilir, Sumatera Selatan, Indonesia Abstrak Perencanaan perawatan pada mesin industri harus disusun sebaik mungkin sehingga dapat meminimalisasi kerusakan yang terjadi tiba-tiba. Salah satu cara untuk mendeteksi kerusakan suatu sistem alat adalah dengan menganalisa karakteristik dari getaran yang ditimbulkan oleh sistem tersebut. Untuk mengukur getaran tersebut diperlukan sebuah alat ukur getaran. Alat ukur getaran yang telah ada bukan merupakan alat yang murah, dan hanya terjangkau oleh kalangan industri menengah ke atas. Oleh karena itu, dibuat lah rancang bangun prototipe alat ukur getaran yang jauh lebih murah dan dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan pada suatu mesin. Alat ukur getaran yang dirancang tersusun dari sensor MEMS Accelerometer ADXL 345, mikrokontroller Arduino UNO, dan di program menggunakan software Alat ukur ini diuji untuk mendeteksi kerusakan pada bantalan. Dari hasil analisa didapatkan bahwa getaran pada bantalan normal dan cacat menunjukkan karakteristik spektrum yang berbeda pada arah radial yaitu sumbu x dan y. Pada arah aksial yaitu sumbu z, respon sinyal getaran tidak terdeteksi. 4. Pada bantalan kondisi cacat memiliki nilai amplitudo getaran yang bervariatif pada rentang frekuensi 18 – 35 Hz dengan nilai amplitudo getaran tertinggi yaitu 0,22g dan 0,24g. Kata Kunci : Sensor Getaran, MEMS Accelerometer, Arduino, ADXL345, Analisis Sinyal Getaran, Transformasi Fourier Cepat, FFT, Prototipe, MATLAB. Abstract The plan of the treatment in industrial engine should be prepared as good as possible so that it can minimize the damage that occurs suddenly. One way of detecting the damage of an equipment system is by analyzing the characteristics of vibration that caused by the system. It is needed a vibration measuring instrument to measure the vibration. The vibration measuring instrument is not an inexpensive tool, and can only be reached by the middle industry group and up. Therefore, it is made a prototype design of the vibration measuring instrument which is much cheaper and can be used to detect damage in an engine. Vibration measuring instrument which is designed from MEMS Accelerometer ADXL 345 sensor, microcontroller Arduino UNO, and is programmed to use MATLAB software for the result of vibration signal analysis in the form of graph and FFT spectrum. The data which is got from ADXL 345 is in the form of the acceleration vector of the three axes. Then the data is processed by MATLAB to be plotted in the form of time graph and changed into frequency domain function as FFT. This measuring instrument is tested to detect the bearing defect. 1

From the result of the analysis it is found that the vibration in normal and defective bearing shows the characteristic of different spectrum in the radial direction which is x and y. In the axial directed of z-axis the response of vibration signal is not detected. In defective bearing condition, signal characteristics from FFT spectrum has various amplitude vibration value in the range of frequency 18-35 Hz with the highest value of amplitude vibration are 0,22g and 0,24g. Keywords : Vibration Transducer, MEMS Accelerometer, Arduino, ADXL345, Vibration Signal Analysis, , Fast Fourier Transform, FFT, Prototype, MATLAB.

1.

Pendahuluan

Perkembangan di dalam teknologi industri pada akhir abad ke 18 sangat berpengaruh pada perkembangan dunia industri saat ini. Perkembangan tersebut diimbangi juga dengan teknik perawatannya. Kegiatan merawat mesin untuk selalu dapat melakukan proses produksi menjadi tugas bagian perawatan, perencanaan perawatan (maintenance planning) harus disusun sebaik mungkin sehingga dapat meminimalisasi kerusakan yang terjadi tiba-tiba (break down). Kerusakan suatu sistem alat akan menghabiskan waktu dan biaya yang besar, sementara kerusakan sistem alat tersebut tentu disebabkan oleh kerusakan kerusakan subsistemnya atau elemenelemen kecilnya yang tidak segera teridentifikasi. Untuk mencegah hal tersebut maka dilakukan kegiatan pemeliharaan yang didasarkan atas pemantauan kondisi alat atau mesin untuk mengetahui perubahan yang terjadi karena suatu gejala kerusakan sehingga dapat diketahui secara dini. Salah satu cara untuk mengidentifikasi kerusakan suatu sistem alat adalah dengan menganalisa karakteristik dari getaran yang ditimbulkan oleh sistem tersebut. Getaran merupakan respon dari sebuah sistem mekanik baik yang diakibatkan oleh

gaya eksitasi yang diberikan maupun perubahan kondisi operasi sebagai fungsi waktu. Gaya yang menyebabkan getaran ini dapat ditimbulkan oleh beberapa sumber misalnya kontak/benturan antar komponen yang bergerak/berputar, putaran dari massa yang tidak seimbang (unbalance mass), misalignment dan juga karena kerusakan bantalan (bearing fault). Perangkat analisis getaran memerlukan: sensor (transducer) dan sistem unit kendali (alat), sedangkan teknik analisa untuk menemukan masalah kerusakan pada mesin antara lain dengan menggunakan analisa spektrum. Pada penelitian kali ini, penulis akan melakukan rancang bangun sensor getaran dengan biaya yang ekonomis dan dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan pada mesin berdasarkan sinyal getaran. Sensor ini digunakan untuk mendeteksi kerusakan pada bantalan. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang alat ukur getaran dengan harga yang murah dan dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan pada bantalan berdasarkan sinyal getaran, dan untuk mengaplikasikan teknologi Micro Electro Mechanical System Accelerometer berbasis mikrokontroller dalam pengukuran sinyal getaran.

2

2. Dasar Teori Getaran adalah gerakan osilasi disekitar sebuah titik, gerakan massa yang diberikan gaya (forced vibration) tanpa friction/gesekan. Getaran dapat diartikan sebagai gerakan dari suatu sistem bolak balik, gerakan tersebut dapat berupa gerakan yang harmonis sederhana dapat pula kompleks (Thompson, Dahleh, 1998). Getaran yang ditimbulkan pada suatu mesin dapat menggambarkan kondisi gerakan-gerakan yang tidak diinginkan pada komponen-komponen mesin. Analisis getaran digunakan untuk menentukan operasi dan kondisi mekanik suatu peralatan. Keuntungan utamanya adalah bahwa analisis getaran dapat mengidentifikasikan perkembangan kerusakan sebelum menjadi kerusakan yang serius dan menyebabkan downtime tidak terjadwal. Hal ini dapat dicapai dengan melakukan permantauan rutin pada getaran mesin dengan baik secara terusmenerus atau sesuai jadwal. Semua rotating equipment menghasilkan getaran yang merupakan fungsi dari dinamika mesin, seperti sesumbunya dan keseimbangan dari bagian-bagian yang berputar. Mengukur amplitudo getaran pada frekuensi tertentu dapat memberikan informasi berharga tentang kesumbuan dan keseimbangan poros, kondisi bantalan atau roda gigi, dan efek mesin karena resonansi dari casing, pipa dan struktur lainnya. Pengukuran getaran adalah metode efektif untuk memantau kondisi mesin selama start-up, shutdown dan operasi normal (Mobley, 1999). Profil Getaran Aktual Proses analisis getaran memerlukan pengumpulan data mesin yang kompleks yang kemudian harus diuraikan. Masing-

masing sumber menghasilkan kurva sendiri, tetapi pada dasarnya ditambahkan dan ditampilkan sebagai profil campuran. Profil ini dapat ditampilkan dalam dua format, yaitu time domain dan frequency domain (Mobley, 1999). Time domain berguna untuk analisis keseluruhan (overall analysis) mesin untuk mempelajari perubahan kondisi operasi mesin. Namun data domain waktu sulit untuk digunakan karena semua data getaran pada jenis plot ini ditambahkan untuk mewakili perpindahan (displacement) total pada setiap waktu, sulit untuk menentukan kontribusi dari sumber getaran tertentu.

Gambar 1. Profil Getaran Domain Waktu (Mobley, 1999) Dari sudut pandang praktis, fungsi getaran harmonik sederhana berhubungan dengan circular frequency dari putaran atau perpindahan komponen. Data domain frekuensi yang diperoleh dengan mengkonversi data domain waktu menggunakan matematika teknik yang disebut sebagai Fast Fourier Transform (FFT). FFT memungkinkan setiap komponen getaran spektrum mesin yang kompleks untuk ditampilkan sebagai pembentukan puncak frekuensi. Menentukan frekuensi ini adalah langkah awal dalam menganalisis kondisi operasi mesin. (Mobley, 1999).

3

Gambar

2.

Profil Getaran Domain Frekuensi (Mobley, 1999)

Metode Fast Fourier Transform (FFT) Pada tahun 1960, J. W. Cooley dan J. W. Tukey, berhasil merumuskan suatu teknik perhitungan algoritma Fourier Transform yang efisien. Teknik perhitungan algoritma ini dikenal dengan sebutan Fast Fourier Transform atau lebih populer dengan istilah FFT yang diperkenalkan oleh J.S.Bendat dan A.G.Piersol pada 1986. Fast Fourier Transform dalam bahasa indonesia adalah Transformasi Fourier Cepat adalah sumber dari suatu algoritma untuk menghitung Discrete Fourier Transform (transformasi fourier diskri tatau DFT) dengan cepat, efisien dan inversnya. Transformasi Fourier dalam operasi digital diperlukan sampel-sampel pada daerah frekuensi dan waktu. Semua sinyal kontinu diprensentasikan oleh sample sinyal kontinu pada daerah waktu. Sampelsampel ini akan mengubah sinyal kontinu menjadi sinyal diskrit, oleh karena itu dibutuhkan algoritma menggunakan perhitungan transformasi Fourier sinyal diskrit atau Discrete Fourier Transform (DFT). (Huang, 2011). Xk = ∑

n.

e -2πtk/N

Dimana N adalah jumlah sampel waktu, n adalah sampel waktu yang digunakan, Xn adalah nilai sinyal pada waktu n, k adalah frekuensi yang digunakan, Xk adalah besaran frekuensi k di dalam sinyal. Sinyal getaran dapat diuraikan atas komponen-komponenya dengan memakai domain frekuensi. Setiap cacat atau kerusakan mesin membangkitkan sinyal getaran yang unik yang juga disebut dengan “signature” yang dapat dipakai untuk mengidentifikasi kerusakan mesin, yaitu sebagai berikut : Ketidakseimbangan (Unbalance), Bent shaft, Eccentricity, Ketidaksumbuan (Misalignment), kelonggaran (looseness), Kerusakan pada bearing (bearing defect), belt drive problems, Gear Defects, Electrical Fault, Oil Whip/Whirl, Cavitation, shaft cracks, Rotor rubs, Resonance, Hydrolic, aerodynamic forces, dan lain-lain (Girdar, Scheffer, 2004).

Gambar 3. Analisa Spektrum FFT (SKF Vibration Diagnostic Guide, 2000) Insert Bearing (Y-Bearing) Bearing/bantalan adalah elemen mesin yang menumpu poros berbeban, sehingga putaran atau gerakan bolak – balik dari elemen yang berhubungan dengan poros dapat ditransmisikan dan berlangsung halus, aman, dan panjang umur. 4

Insert bearing atau disebut juga Ybearing adalah salah satu tipe dari bantalan gelinding. Bearing ini mempunyai alur dalam pada kedua cincinnya. Karena memiliki alur, maka jenis ini mempunyai kapasitas dapat menahan beban secara ideal pada arah radial dan aksial (SKF Y-Bearing Guide, 2013).

Gambar 4. Bagian Pada Insert Bearing Berkut adalah bagian – bagian dari insert bearing seperti terlihat pada gambar 5. 1. Lintasan luar 2. Lapisan luar 3. Lubang lubrikasi 4. Cincin dalam 5. Lubang / Bore 6. Cage 7. Bola 8. Integral seal 9. Flinger 10. Pengunci bantalan 11. Grub (set) screw Micro Electro Mechanical System (MEMS) Accelerometer MEMS (Micro-electro Mechanical System) adalah merupakan sebuah sensor mekanik yang dikemas ke dalam bentuk Integrated Circuit (IC). Karena merupakan sebuah microelectronic maka komponen utama penyusunnya adalah silicon dan dalam ukuran Micron.

Accelerometer adalah sebuah alat yang berfungsi untuk mengukur percepatan, mendeteksi dan mengukur getaran. Alat ini mengukur dalam satuan meter per detik kuadrat (m/s2) atau dalam G-Forces (g), nilai g adalah 9,8 m/s2 . ADXL 345 ADXL345 adalah modul sensor gerak/akselerasi 3 sumbu (3-axis MEMS acceleration sensor module) beresolusi 13bit (213= 8194 tingkatan presisi). Aplikasinya mencakup pendeteksi kemiringan dengan memantau perubahan gaya tarik statis (static gravity acceleration on tilt sensing application) dan percepatan dinamis (dynamic acceleration) yang timbul akibat gerakan (motion) atau tumbukan (impact shock) dan getaran (vibration).

Gambar 5. Akselerometer ADXL345 Arduino Uno Arduino dikatakan sebagai sebuah platform dari physical computing yang bersifat open source. Arduino tidak hanya sekedar sebuah alat pengembangan, tetapi ia adalah kombinasi dari hardware, bahasa pemrograman dan Integrated Development Environment (IDE) yang canggih.

Gambar 6. Arduino Uno 5

3. Metode Penelitan

Gambar 7. Diagram Alir Perancangan Pengukuran getaran dalam penelitian ini dilakukan pada sebuah meja kerja.

Gambar 6. Diagram Alir Penelitan

Perancangan Alat Ukur Getaran Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1 Perangkat Keras (Hardware) a. Akselerometer ADXL345 b. Arduino UNO R3 2. Perangkat Lunak (Software) a. Arduino IDE b. MATLAB Berikut adalah diagram alir perancangan pada penelitian ini.

Gambar 8. Meja Kerja Dimana komponen penyusun meja kerja ini adalah sebagai berikut : (1) Motor Induksi (2) Poros (3) Bantalan Pada penelitian ini objek yang akan diukur getaran nya menggunakan prototipe sensor yang dirancang adalah sebuah bantalan. Pengukuran ini dilakukan pada dua sampel dalam dua kondisi yaitu pada bantalan normal dan bantalan yang cacat.

6

void loop { // menampilkan nilai akselerasi (m/s2) print percepatan sumbu x;

Gambar 9. Alur Pengolahan Data

print spasi;

4. Analisa dan Pembahasan Tahap pertama perancangan alat ukur getaran ini adalah penyambungan koneksi antara accelerometer ADXL345 dan mikrokontroller Arduino Uno Jenis koneksi nya adalah I2C.

print percepatan sumbu x; print spasi; print percepatan sumbu x; print enter;

Tabel 1. Koneksi I2C ADXL345 dan Arduino Uno ADXL345 Arduino Uno Vcc 3.3 V Gnd Gnd SDA A4 SCL A5 Tahap berikutnya dalam pemograman accelerometer ADXL345 adalah mengkompilasikan dan mengunggah sketch program. Berikut adalah rangkuman sketch program dalam pseudocode untuk membaca nilai akselerasi dari ADXL345 melalui serial monitor Arduino Uno.

// delay setelah print data per baris delay = 1 milisecond } Tahap selanjutnya adalah mengkoneksikan serial data antara Arduino dan MATLAB. Data yang dikoneksikan dari Arduino kemudian di plot dalam bentuk grafik

void setup { // pengaturan kecepatan pembacaan serial data Serial.begin (38400) baudrate; // mulai pembacaan koneksi I2C Wire.begin; // pengaturan jangkauan sensor dan sampel frekuensi ADXL345 jangkauan  2G; data rate  200Hz;

Gambar 9. Grafik sensor saat menerima getaran Pengukuran Getaran Pengukuran getaran dilakukan pada dua kondisi bantalan yaitu bantalan pada kondisi normal dan pada kondisi cacat. Sampel pengujian dilakukan sebanyak dua kali untuk masing-masing kondisi bantalan. Data pengukuran yang telah

} 7

otomatis secara real time masuk ke dalam MATLAB dalam bentuk variabel

Bantalan Kondisi Normal

Gambar 10. Pemasangan sensor pada bantalan Parameter Pengukuran Tahap awal dalam pengukuran getaran adalah penentuan parameter pengukuran. Berdasarkan bandwidth maksimum dari prototipe sensor getaran yang telah dirancang dan kecepatan putaran yaitu 150 rpm / 2,5 Hz , maka cukup diambil frekuensi sampel (Fs) pada 100Hz, Bantalan yang digunakan untuk objek pengukuran ini adalah jenis insert bearing (Y-Bearing) 12-04 dengan rumah bantalan tipe P204.

Gambar 13. Grafik domain waktu dan spektrum FFT bantalan kondisi normal pada sumbu X

Gambar 11. Bantalan Kondisi Normal

Gambar 12. Bantalan Kondisi Cacat

Gambar 14. Grafik domain waktu dan spektrum FFT bantalan kondisi normal pada sumbu Y

8

Gambar 15. Grafik domain waktu dan spektrum FFT bantalan kondisi normal pada sumbu Z

Gambar 17. Grafik domain waktu dan spektrum FFT bantalan kondisi normal pada sumbu Y

Bantalan Kondisi Cacat

Gambar 18. Grafik domain waktu dan spektrum FFT bantalan kondisi normal pada sumbu Z

Gambar 16. Grafik domain waktu dan spektrum FFT bantalan kondisi normal pada sumbu X

Analisa Sinyal Getaran Dari hasil pengolahan data dapat di analisa bahwa perbedaan karakteristik 9

sinyal getaran antara bantalan kondisi normal dan cacat sangat terlihat pada sumbu X. Pada sumbu Y karakteristik sinyal getaran tidak menunjukkan perbadaan yang signifikan antara kedua kondisi, dan pada sumbu Z respon getaran tidak terlihat. Sehingga dari hasil pengolahan data tersebut perbedaan karakteristik sinyal getaran lebih jelas untuk di analisa pada arah radial. Pada spektrum FFT bantalan normal, karakteristik sinyal getaran pada spektrum FFT kondisi bantalan normal terlihat tidak menunjukkan perubahan nilai amplitudo yang signifikan, dan juga hanya terlihat 1x peak menunjukkan primary/natural frequency pada 1,8 Hz dengan nilai vibration amplitude 0,2152g. Pada kondisi bantalan normal II spektrum FFT juga menunjukkan karakteristik yang sama pada 1x peak natural frequency dengan nilai vibration amplitude 0,2327g. Sedangkan pada spektrum FFT bantalan kondisi cacat karakteristik sinyal getaran terlihat sangat berbeda dengan kondisi bantalan normal. Terlihat pada gambar 4.24 pada kondisi bantalan cacat I dimana terdapat perubahan harmonik nilai vibration amplitude pada rentang frekuensi 18 – 32 Hz. Peak tertinggi berada pada frekuensi 24,6 Hz dan 28,5 Hz dengan nilai vibration amplitude 0,24 g dan 0,22 g. 5. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Telah berhasil dibuat prototipe alat ukur getaran dengan biaya yang murah menggunakan akselerometer ADXL345 berbasis Arduino Uno.

2. Hasil analisa spektrum FFT menunjukkan bahwa alat ukur yang dirancang dapat mendeteksi perbedaan sinyal getaran pada kondisi bantalan normal dan kondisi cacat. 3. Hasil analisa spektrum FFT menunjukkan bahwa perbedaan karakteristik sinyal getaran antara bantalan kondisi normal dan cacat sangat terlihat pada sumbu X. Pada sumbu Y karakteristik sinyal getaran tidak menunjukkan perbadaan yang signifikan antara kedua kondisi, dan pada sumbu Z respon getaran tidak terlihat. 4. Pada bantalan kondisi cacat memiliki nilai amplitudo getaran yang bervariatif pada rentang frekuensi 18 – 35 Hz dengan nilai amplitudo getaran tertinggi yaitu 0,22g dan 0,24g. Saran Pada penelitian ini terdapat cukup banyak kendala baik saat perangkaian alat, pembuatan program dan saat pengujian, maka daripada itu terdapat beberapa saran yang perlu dikemukakan yaitu 1. Perlu dikembangkan lebih lanjut agar sensor dan program yang dibuat dapat mendeteksi getaran dalam bandwidth dan akurasi pengukuran yang tinggi. 2. Perlu dilakukan analisa lebih lanjut terhadap pengindentifikasian jenis – jenis kerusakan bantalan menggunakan MEMS Accelerometer ini. 3. Dapat dikembangkan dengan dibuat program analisa FFT yang lebih praktis dan portable pada setiap perangkat, salah satunya adalah smartphone android. 4. Mengambil lebih banyak data agar pengujian lebih akurat.

10

Daftar Pustaka Budi Sumanto, Hanif Aryo Nugroho. 2016. Purwarupa Sistem Monitoring Getaran Rotating Equipment Dengan Sensor Mpu6050, Amplifier Vol.6 No.2, Mei 2016. Clarence W. de Silva. 1999. Vibration : Fundamental and Practice, CRC Press LLC, Boca Raton, Florida. Feri Djuandi. 2011. Pengenalan Arduino, tobuku.com. Paresh Girdhar, Cornelius Scheffer. 2004. Practical Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance, Newnes, London. Puneet Bansal, I. S. Rajay Vedaraj, 2014. Monitoring and Analysis of Vibration Signal in Machine Tool Structures, IJEDR Volume 2, Issue 2, 2014 R. Keith Mobley. 1999. Vibration Fundamentals, Newnes, United States of America. Ravindra A.Tarlc, Nilesh K.Kharate, dan Shyam P.Mogal. 2013. Vibration Analysis of Ball Bearing, International Journal of Science and Research (IJSR), Volume 4 Issue 5, May 2015. SKF. 2000. Vibration Diagnostic Guide (SKF Condition Monitoring CM5003), SKF Reliability System, San Diego, California. Subimal Bikash Chaudhury, Mainak Sengupta, dan Kaushik Mukherjee. 2014. Vibration Monitoring of Rotating Machines Using MEMS Accelerometer, International Journal of Scientific Engineering and Research (IJSER), Volume 2 Issue 9, September 2014. Suhardjono. 2005. Analisis Sinyal Getaran untuk Menentukan Jenis dan Tingkat

Kerusakan Bantalan Bola, Jurnal Teknik Mesin Vol.6, No.2, Oktober 2004: 39 – 48. Sumantri K. Risandriya, Muhammad Rivai. 2011. Aplikasi Sensor Micro Electro Mechanical System (MEMS) sebagai Identifikasi Ketidaknormalan pada Conveyor Belt System, Seminar Nasional Pascasarjana XI – ITS, Juli 2011, Surabaya. Wanjun Huang. 2015. Fast Fourier Transform and MATLAB Implementation, Lyle School of Engineering, Dallas. William T. Thomson, Marie Dillon Dahleh. 1998. Theory of Vibration with Application (Fifth Edition), Pearson Education Inc., California.

11