Perpustakaan Digital ITB

Kondisi matabor memiliki pengaruh terhadap efisiensi mesin CNC dan kualitas hasil produksi yang dihasilkan. Ketika matabor baru digunakan, hasil lubang pengeboran akan sesuai dengan bentuk serta ukuran yang ditetapkan. Akan tetapi, akibat gesekan dengan material, makin lama matabor akan makin aus. Kondisi ini dapat menyebabkan kerugian. Oleh karena itu, kondisi matabor perlu diperiksa secara berkala dan salah satu parameter deteksi yang dapat digunakan adalah parameter sinyal akustik. Secara persepsi, pendengaran manusia mampu membedakan perubahan frekuensi dan intensitas energi pada suatu sumber suara. Seorang operator yang sudah andal, kemampuan ini dapat digunakan untuk mendeteksi keausan matabor berdasarkan suara akustik yang dihasilkannya. Oleh karena itu pada penelitian ini, dilakukan kuantifikasi terhadap sinyal akustik pada proses pengeboran untuk menentukan parameter yang mampu digunakan untuk mendeteksi keausan matabor. Metode utama dalam penelitian ini mencakup akuisisi data sinyal akustik, data citra lubang hasil pengeboran, data citra penampang kondisi matabor, pemrosesan sinyal, dan klasifikasi kondisi tingkat keausan. Pengeboran dilakukan untuk 2 material logam yang berbeda, yaitu aluminium dan stainless steel. Pemrosesan sinyal akustik dilakukan dalam domain waktu dengan menganalisis nilai tekanan akustik RMS-nya dan dalam domain frekuensi dengan menganalisis komponen spektralnya. Dengan membandingkan hasil pemrosesan sinyal dengan kondisi fisiknya melalui analisis citra, telah didapatkan hasil bahwa analisis spektral mampu menjadi parameter deteksi keausan sebelum terjadi kegagalan. Pada pengeboran aluminium kemunculan frekuensi 5.012 Hz pada lubang ke-39 menjadi penanda sebelum kegagalan terjadi pada lubang ke-42 sedangkan pada stainless steel ditandai dengan kemunculan frekuensi 794 Hz pada lubang ke-13 sebelum terjadi kegagalan pada lubang ke-19. Pada analisis domain waktu muncul indikasi perubahan 3 fase laju keausan matabor, yaitu laju keausan awal, seragam, dan pesat. Akan tetapi, analisis ini masih memerlukan tinjauan lebih dalam. Walaupun demikian, pada penelitian ini parameter sinyal akustik telah berhasil mendeteksi keausan matabor mesin CNC sebelum terjadi kegagalan pada pengeboran aluminium dan stainless steel sehingga parameter ini juga dapat diaplikasikan untuk logam yang lainnya. Kata kunci: Mesin CNC, matabor, sinyal akustik, RMS, analisis frekuensi.