deteksi hubung singkat pada belitan stator … · identifikasi gejala hubung singkat normal fault...

DETEKSI HUBUNG SINGKAT PADA BELITAN STATOR MOTOR INDUKSI SATU FASA MENGGUNAKAN MOTOR INDUKSI SATU FASA MENGGUNAKAN

JARING SARAF TIRUAN

oleh :Dicky Nova Wardana 2205 100 157

Pembimbing :Prof. Dr. Ir Mauridhi Hery P., M.Eng.

Teknik Sistem TenagaJurusan Teknik Elektro - ITS

SurabayaSurabaya2010

PENDAHULUANPENDAHULUAN11 PENDAHULUANPENDAHULUAN11

TEORI PENUNJANGTEORI PENUNJANG22

METODOLOGIMETODOLOGI33

HASIL DAN ANALISISHASIL DAN ANALISIS44

KESIMPULANKESIMPULAN55

LATAR BELAKANG

Tahapan Kerusakan Motor

STemporary Fault/ Periodic STOP

Temporary Fault/ Non-periodic

Very Short Duration

Low Current/ high impedance

Periodic

Very Short Duration


Permanent

Low Current

Permanent

High Current

Pimpedance impedance

1 2 3 4 5

Normal Speed, Normal TorqueNormal Speed, Normal Torque DecreaseDecrease man

ce

Low NoiseLow NoiseDecrease Decrease

Speed, TorqueSpeed, TorqueHigh NoiseHigh Noise

Per

form

Short circuit conditionconditionLatarLatar belakangbelakang (1) (1)

LATAR BELAKANG

Tahapan Kerusakan Motor

STemporary Fault/ Periodic STOP

Temporary Fault/ Non-periodic

Very Short Duration


Periodic

Very Short Duration


Permanent

Low Current

Permanent

High Current

Pimpedance impedance

1 2 3 4 5

Detection Based on

Pattern of frequency content [1][2]

Hi h F Si l tt [3]Fokus Penelitian :

High Frequency Signal pattern [3]Identifikasi gejala hubung singkat

NormalNormal FaultFault

NormalNormal FaultFaultLatarLatar belakangbelakang (2) (2)

Permasalahan

1 B i t b t k l b d t1. Bagaimana suatu bentuk gelombang arus dapatdirepresentasikan menjadi masukkan jaring saraf tiruansehingga dapat mewakili bentuk gelombang yang diolah.

2. Bagaimana performansi jaring saraf tiruan dalammengidentifikasi kerusakan motor.mengidentifikasi kerusakan motor.

Batasan Masalah

1. Motor yang digunakan adalah motor induksi satu fasa

2 Gangguan yang dianalisis adalah hubung singkat pada2. Gangguan yang dianalisis adalah hubung singkat padabelitan stator motor induksi satu fasa.

3. Jaring saraf tiruan menggunakan metoda pelatihanbackpropagation

Tujuan

1. Menentukan representasi bentuk gelombang menjadi masukan jaring saraf tiruan, sehingga dapat diolah dengan menggunakan algoritma jaring saraf tiruandengan menggunakan algoritma jaring saraf tiruan.

2. Menguji parameter-parameter jaring saraf tiruan sehingga diketahui performansi jaring saraf tiruan yang digunakan.

Relevansi

1. Menjadi referensi mengenai metoda baru yaitu kombinasi transformasi wavelet dan jaring saraf tiruan untuk mendeteksi hubung singkat pada motoruntuk mendeteksi hubung singkat pada motor

2. Menjadi alat bantu bagi perusahaan untuk mengidentifikasi keaadaan motor induksi.

Jaring Saraf Tiruan

Artificial neural network (ANN) adalah sebuah sistem pemrosesinformasi dengan karakteristik tertentu yang dibuat menyerupaisuatu jaring saraf biologis.

Proses belajar (learning) bagi ANN merupakan proses mengaturnilai bobot penimbangnya untuk mendapatkan nilai yang terbaikd l tih ANN k k l d t tdengan melatih ANN menggunakan sekumpulan data, menurutunjuk kerja sistem yang dikehendaki [7].

Backpropagation Neural Network

Algoritma pelatihan backpropagation neural network (BPNN)terdiri dari dua proses utama, yaitu feed forward dan backpropagationdari error-nya [7].y [ ]

Input layer

Hidden layer

Output layer

Neuron

Discrete Wavelet Transform

Transformasi wavelet dalam konteks pemrosesan sinyal adalah sebuah metode untuk mendekomposisi sinyal masukan yang diinginkan menjadi gelombang lain.

P d k i i

Proses dekomposisi melibatkan dua filter, yaitu low pass filter danhigh pass filter. Hasil yang diperoleh berupa sinyal aproksimasi cA

Proses dekomposisi

g p y g p p y pdan sinyal detail cD.

Diagram Alir Deteksi H.S.

Short circuitShort circuit

Perangkat PercobaanShort circuit Short circuit

simulatorsimulatorVoltage Voltage SourceSource

ElectromagElectromag--neticneticBreakBreak

Induction MotorInduction Motor

Variable ResistorVariable Resistor

Current to Voltage Current to Voltage Storage Storage PC/Monitoring PC/Monitoring

SelectorSelector

Mi llMi ll

ggconverterconverter

ggOscilloscopeOscilloscopesystemsystem

MicrocontrollerMicrocontroller

Analog to Digital ConverterAnalog to Digital Converter

Spesifikasi Motor

Single Phase Single Phase Induction MotorInduction Motor

•• 220 volt220 volt•• 50 Hz50 Hz

44 ll•• 4 4 polepole•• ¼ HP¼ HP•• 1400 rpm1400 rpmpp

Wiring Diagram

Pengambilan Data

TampilanTampilan remote control programremote control program [9][9]Tampilan Tampilan remote control programremote control program [9][9]

Pengolahan Data

•• Data dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu datal tih d d t ji t lid ipelatihan dan data pengujian atau validasi.

•• Masing-masing data kemudian diolah menggunakantransformasi wavelet diskrit dengan tiga tingkattransformasi wavelet diskrit dengan tiga tingkatdekomposisi.

•Dari ketika tingkat dekomposisi tersebut dipilih fitur-fiturDari ketika tingkat dekomposisi tersebut dipilih fitur fitursinyal yang dapat merepresentasikan gelombang arus satormotor.

•Fitur-fitur tersebut selanjutnya digunakan sebagai masukanuntuk data pelatihan maupun data pengujian.

Sistem Identifikasi

JST JST sebagaisebagai MetodeMetode PendeteksiPendeteksi KerusakanKerusakan BelitanBelitan StatorStator

Input JST

22 neuron

Input JST

1500 neuron

4 neuron

Output JST

Id tifik i k d tId tifik i k d t

Keadaan motor Keluaran JSTNormal [1 0 0 0]

Identifikasi keadaan motorIdentifikasi keadaan motor

[ ]25% [0 1 0 0]50% [0 0 1 0]75% [0 0 0 1]75% [0 0 0 1]

Feature Extraction

Fitur sinyal

normal mean median maks min StDev |median Dev|

|mean Dev|

Arus normalDomain waktu

-0.064 -0.094 3.28 -3.38 2.33 2.34 2.08

Dec1 0 0 0.33 -0.33 0.19 0.19 0.16

Dec2 0 0 0.59 -0.59 0.36 0.38 0.33

Dec3 0 0 1.01 -1.01 0.7 0.71 0.63

Arus hubung singkat 25% total belitan

Fitur sinyal

25% mean median maks min StDev |median Dev| |mean Dev|

Domain waktu

-0.058 -0.094 3.66 -3.38 2.34 2.34 2.09

Dec1 0 0 0.42 -0.42 0.19 0.19 0.16

Dec2 0 0 0.61 -0.61 0.37 0.38 0.33Dec2 0 0 0.61 0.61 0.37 0.38 0.33

Dec3 0 0 1.02 -1.02 0.72 0.7 0.64

Feature Extraction

Fitur sinyal

50% mean median maks min StDev |median Dev|

|mean Dev|

Arus hubung singkat 50% total belitan

Domain waktu

-0.098 -0.141 5.06 -3.66 2.34 2.34 2.09

D1 0 0 0.7 -0.7 0.19 0.19 0.17D1 0 0 0.7 0.7 0.19 0.19 0.17

D2 0 0 1.34 -1.34 0.37 0.35 0.33

D3 0 0 1.43 -1.43 0.72 0.75 0.65

Fitur sinyal

75% mean median maks min StDev |median Dev|

|mean Dev|

D i 0 101 0 141 8 25 4 22 2 42 2 39 2 12 Arus hubung singkat 75% total belitan

Domain waktu

-0.101 -0.141 8.25 -4.22 2.42 2.39 2.12

D1 0 0 0.61 -0.61 0.2 0.19 0.17

D2 0 0 1.15 -1.15 0.38 0.4 0.34

D3 0 0 2.13 -2.13 0.73 0.7 0.66

Data Pelatihan

fitur

fitur

oefis

ien

oefis

ien

ffKoKo

Data Data keke--nn

Parameter JST

•Fungsi pembelajaran :•Fungsi pembelajaran :traingd (Gradient descent –back propagation)

•Jumlah layer Input layer : 22 neuronInput layer : 22 neuronHidden layer : 1500 neuronOutput layer : 4 neuron

•Fungsi aktivasigHidden layer : tansig (fungsi sigmoid bipolar) Output layer : logsig(fungsi sigmoid biner)

•Iterasi maksimal : 200.000 epochs•Error minimal : 10e-5•Learning rate : 0,1

NilaiNilai keluarankeluaran tiaptiap neuronneuron

Keadaan motor Keluaran JST

Output Output Output Output p1

p2

p3

p4

Normal 0.9949 0.0055 0.0018 0.0013

Hubung singkat25 %

0.0051 0.9944 0.0016 0.0014

Hubung singkat50 %

0.0016 0.0019 0.9974 0.002250 %Hubung singkat75 %

0.0001 0.0026 0.0024 0.9978

N N 1 N 2 N 3 N 4

Keluaran JSTKeluaran JST

No. Neuron 1 Neuron 2 Neuron 3 Neuron 41 0.994864 0.005530 0.001799 0.0012762 0.801183 0.129709 0.001027 0.0012133 0.994864 0.005530 0.001799 0.0012764 0.800331 0.135143 0.001143 0.0011925 0.829850 0.173739 0.870069 0.0004326 0.008017 0.996121 0.001657 0.0015837 0 708084 0 080634 0 010127 0 0031537 0.708084 0.080634 0.010127 0.0031538 0.014520 0.963161 0.001242 0.0013829 0.828595 0.315684 0.000496 0.00066510 0.072369 0.718821 0.000064 0.00236411 0.001649 0.001941 0.997442 0.00223912 0.004139 0.001214 0.996642 0.00151013 0.001649 0.001941 0.997442 0.00223914 0.004193 0.000991 0.996542 0.00197115 0.004193 0.000991 0.996542 0.00197116 0.000079 0.002643 0.002441 0.99777017 0.000079 0.002643 0.002441 0.99777018 0 000079 0 002643 0 002441 0 99777018 0.000079 0.002643 0.002441 0.99777019 0.000120 0.016349 0.005540 0.99675120 0.000322 0.006802 0.000973 0.995164

Identifikasi JST

Kondisi motor Identifikasi JST

normal 25% 50% 75%

Normal 80% 0 0 0

Hubung singkat 40% 60% 0 0Hubung singkat25%

40% 60% 0 0

Hubung singkat50%

0 0 100% 0

Hubung singkat75%

0 0 0 100%

Kesimpulan

1. Penggunaan sinyal domain waktu dan sinyal domainfrekuensi dapat merepresentasikan bentuk gelombang

d lyang dianalisis.

2. Hasil identifikasi terendah berada pada data hubungsingkat 25% total belitan yaitu 40% data dikenali sebagaimotor normal sisanya dikenali dengan baik sebagai hubungsingkat 25% total belitan. Sedangkan pada data 50% dan100% total belitan, seluruh data dapat dikenali denganbaik atau dikenali 100%.

3. Kombinasi transformasi wavelet yang digunakan untukmenganalisis sinyal diskontinyu dan metode JST dapatdigunakan untuk menganalisis dan mengidentifikasi jenisg g g jgangguan.

PENGEMBANGAN

ANALOG TO DIGITAL CONVERTERANALOG TO DIGITAL CONVERTER

WAVELET TRANSFORM

FEATURE EXTRACTIONFEATURE EXTRACTION

SEKIANSEKIAN

Terima Kasih

Dafar Pustaka

1. Jee-Hoon Jung, Jong-Jae Lee, and Bong-Hwan Kwon, “Online Diagnosis of Induction Motors Using MCSA”, IEEE Trans. Industrial Electronics., vol. 53, no. 6, December 2006.

2. Hugh Douglas, Pragasen Pillay, and Alireza K. Ziarani, “A New Algorithm for Transient Motor Current Signature Analysis Using Wavelets” IEEE Trans Industry Applications vol 40 no 5Signature Analysis Using Wavelets , IEEE Trans. Industry Applications., vol. 40, no. 5, September/October 2004.

3. M.A.S.K. Khan, T.S. Radwan, and M.A. Rahman, “Diagnosis and Protection of IPM Motors Using Wavelet Packet Transform”, Industry Applications Conference, 2006. 41st IAS Annual Meeting. Conference Record of the 2006 IEEE.

4. K. Kim and A. G. Parlos, “Induction Motor ault Diagnosis Based on Neuropredictors and Wavelet signal processing”, IEEE/ASME Trans. On Mechatronics, vol. 7, no. 2, June 2002.

5. S.A. Nasar, “Hanbook of electric Machines”, New York: Mc Graw Hill, Chapter 3 dan 4, 1987.6. M. Benbouzid, “A review of induction motors signature analysis as a medium for faults detection”,

IEEE T I d El l 47 984 993 O 2000IEEE Trans. Ind. Electron., vol 47, pp. 984-993, Oct. 2000.7. Mauridhi Hery P. dan Agus Kurniawan, “Supervised Neural Networks dan Aplikasinya”, Graha Ilmu,

Yogyakarta, 2006.8. Ika Damayanti, Metode Wavelet Untuk Peramalan Time SeriesYang Non Stasioner, Tesis Jurusan

Statistika FMIPA ITS Surabaya 2008Statistika FMIPA-ITS, Surabaya 2008.9. GW Instek, “GRS60x2 PC Remote Contrl Program”, User Manual, 2002.10. Jong Jek S., “Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab”, Andi, Yogyakarta,

2006.11 Dicky N Wardana Dimas Anton A dan Mauridhi Hery P ”Early Detection for Short Circuit Symptom11. Dicky N. Wardana, Dimas Anton A., dan Mauridhi Hery P., Early Detection for Short Circuit Symptom

at Single Phase Induction Motor Winding Using Neural Networks”, Proceedings of National Seminar on Applied Technology, Science, and Arts, pp. 35, Surabaya, Desember 2009.

Forward propagationn p∑=

+=i

ijiojj VXVinZ1

_

)_( jj inZfZ =

∑=

+=p

jjkjokk WZWinY

1_

)_( kk inYfY =

Backward propagation

)(')( kkkk inYfYt −=δ ∑=∂m

jkkj Win_ δ)_()( kkkk f

ηα ... kjjkkj WZW ∆+∂=∆

=kjj

1)_('_ jjj inZfinδδ =

ηαδ .ijijij VXV ∆+=∆ηkjjkkj

ηα .. 00 kkk WW ∆+∂=∆

jjj

ηαδ .00 jjj VV ∆+=∆

jkjkjk WlamaWbaruW ∆+= )()( ))()( ijijij VlamaVbaruV ∆+=jkjkjk WlamaWbaruW ∆+)()( ))()( ijijij VlamaVbaruV ∆+

deteksi hubung singkat pada belitan stator … · identifikasi gejala hubung singkat normal fault...

Documents