Perpustakaan Digital ITB

Sumber gerakan putar yang paling banyak digunakan dalam perindustrian adalah motor induksi tiga fasa. Jika terjadi kesalahan dalam sistem motor induksi, maka proses produksi menjadi terganggu. Oleh sebab itu, motor induksi membutuhkan sistem pemantauan untuk mendeteksi kesalahan sejak dini. Sistem pemantauan tersebut dapat dilakukan secara visual, dengan menggunakan sensor, dan dengan memanfaatkan Industri 4.0. Teknologi pendukung Industri 4.0 seperti cyber-physical system dapat dimanfaatkan dalam sistem pemantauan motor induksi. Konsep cyber-physical system dapat digunakan untuk membuat digtal twin dari montor induksi. Digital twin dibuat agar motor dapat lebih mudah untuk dipantau dan dikendalikan. Algoritma kecerdasan buatan yang digunakan pada sistem pemantauan motor induksi tiga fasa untuk melakukan identifikasi kondisi motor adalah multilayer perceptron. Kondisi motor yang diidentifkasi meliputi: motor bekerja normal, motor sedang idle, kesalahan single phasing, kesalahan unbalanced voltage, kesalahan under voltage, dan kesalahan phase reversal. Kondisi tersebut disimulasikan dengan menggunakan dimmer pada setiap fasa input motor induksi. Parameter motor induksi yang digunakan sebagai input model multilayer perceptron adalah besar arus dan tegangan RMS dari setiap fasa input. Dari hasil pengujian, sistem tidak dapat melakukan klasifikasi kondisi kesalahan phase reversal karena kondisi tersebut memiliki respon arus dan tegangan RMS yang sama dengan kondisi normal. Berdasarkan hasil pengujian, jika kondisi phase reversal tidak diikutsertakan, sistem dapat melakukan klasifikasi kondisi motor induksi tiga fasa dengan akurasi sebesar 92,64%.