Perpustakaan Digital ITB

Kemampuan akurasi adalah salah satu parameter penting pada mesin perkakas. Terdapat empat jenis kesalahan utama yang mempengaruhi kemampuan tersebut yakni: kesalahan pemosisian, kelurusan, sudut, dan ketegaklurusan. Pada kesalahan pemosisian, efek termal menjadi salah satu sumber kesalahan dominan menurut banyak hasil penelitian. Maka rancang bangun sensor temperatur menggunakan thin-film Pt-100 dilakukan dengan dibuat compact dan nirkabel untuk mengakomodasi kondisi kebaruan yakni pengukuran pada ballscrew yang berputar secara langsung. Analisis pengaruh temperatur dilakukan dengan membagi rentangnya menjadi empat kelas. Pada hasil pengujian didapatkan bahwa nilai kesalahan pemosisian pada posisi yang sama menjadi lebih besar ketika kondisi temperatur naik. Kenaikan temperatur komponen akan menyebabkan ekspansi termal terutama pada ballscrew, sehingga meyebabkan potensi pertambahan panjang poros, displacement pada ballscrew pitch, dan penurunan kondisi preload. Kondisi ini menjadi salah satu faktor yang menjadi sumber kesalahan pemosisian linier. Melalui pengamatan arus, terjadi penurunan kondisi preload sebesar 12,11 ~ 14,64 % pada nut dan 2,05 ~ 25,83% pada bearing ketika temperatur dinaikan hingga 10°C. Perubahan terlihat jelas pada kecepatan gerak table menengah (50mm/s) dan tinggi (100mm/s). Pengukuran kesalahan pemosisian dilakukan menggunakan proximity sensor ditujukan sebagai alternatif pilihan di dunia industri ketika terdapat kondisi keterbatasan tertentu. Alat ukur ini menawarkan tingkat efisiensi waktu pengukuran dan keekonomisan yang jauh unggul dibanding alat ukur sejenis lainnya yang umum digunakan. Pengukuran dilakukan pada rentang posisi X 0 hingga 4 mm. Pemodelan kesalahan dilakukan melalui pendekatan Second Order Polinomial Regression (SOPR), Piecewise Regression (PR) dan Simple Linear Regression (SLR). Berdasarkan analisis residual error, model piecewise memiliki nilai standar deviasi error yang lebih baik yakni 8,4?m. Untuk pemodelan pada travel penuh hingga posisi X 105 mm di terapkan metode tambahan menggunakan pendekatan Bayesian Linear Regression (BLR). Pembangunan model prediksi ini menggunakan inisial referensi dari model SLR. Melalui proses validasi dengan hasil ukur laser interferometer dan metode validasi silang, nilai root mean square error (RMSE) adalah 6,4% dengan nilai mean absolute error (MAE) 5,4%.