Perpustakaan Digital ITB

Dewasa ini, perawatan prediktif berbasis sinyal getaran masih mengandalkan spektrum frekuensi karena spektrum frekuensi dapat memisahkan (dekomposisi) sinyal-sinyal getaran ciri kerusakan mesin dengan baik. Akan tetapi, keunggulan ini tak lepas dari kelemahan spektrum frekuensi dalam hal akurasi spektrum disebabkan adanya fenomena kebocoran spektrum. Fenomena ini terjadi ketika panjang waktu rekam tidak sama persis dengan kelipatan bulat dari periode sinyal yang diukur. Bila hal ini terjadi, spektrum frekuensi akan mengalami penyimpangan (error) amplitudo, frekuensi, maupun sudut fasa. Penyimpangan ini dapat menimbulkan konsekuensi fatal berupa adanya kesalahan interpretasi tentang kondisi mesin. Ada berbagai upaya mitigasi yang diusulkan dalam rangka meminimalkan kesalahan spektrum frekuensi. Salah satunya adalah dengan cara melakukan pemotongan sinyal sedemikian rupa sehingga panjang waktu rekam menjadi sama persis dengan kelipatan bulat (integer) dari periode sinyal. Sayangnya, cara ini akan memerlukan pengukuran ulang ketika sinyal hanya memiliki panjang waktu rekam tertentu yang lebih pendek daripada periode sinyal. Sebagai konsekuensinya, proses perekaman dan pemotongan sinyal akan bersifat iteratif sehingga cara ini menjadi tidak praktis untuk dilakukan di lapangan. Bahkan, seringkali cara ini mustahil untuk dilakukan karena sinyal getaran mesin pada umumnya tidak hanya mengandung satu buah komponen tetapi juga beberapa frekuensi yang berasal dari berbagai sumber. Masing-masing dari komponen memiliki periode yang heterogen sehingga sinyal gabungan akan memiliki periode yang sangat panjang atau bahkan tak berhingga. Hal ini membuat panjang waktu rekam yang benar menjadi sangat sulit atau bahkan mustahil untuk dipilih. Terdapat sebuah teknik klasik yang masih diterapkan pada perangkat akusisi data modern karena alasan kepraktisan, yaitu teknik windowing. Teknik ini memanfaatkan suatu fungsi matematika yang dinamakan fungsi window untuk membobot sinyal domain waktu hasil pengukuran sebelum sinyal ditransformasikan menjadi spektrum frekuensi. Fungsi ini dirancang sebagai fungsi yang bernilai nol pada bagian awal maupun akhir, namun tidak nol pada bagian tengah. Selain itu, sinyal ini juga dirancang agar memiliki rentang domain waktu yang sama dengan rentang domain waktu milik sinyal hasil pengukuran. Dengan rancangan tersebut, fungsi window dapat dikalikan dengan sinyal hasil pengukuran di mana sinyal hasil perkalian akan memiliki nilai nol pada bagian awal maupun pada bagian akhir. Hal ini dimaksudkan untuk meminimalkan kebocoran spektrum dengan cara menghilangkan diskontinuitas sinyal di bagian pertemuan antara titik akhir sinyal dengan titik awal sinyal ketika sinyal diulang. Penggunaan teknik windowing pada perangkat akuisisi data perlu dipertimbangkan ulang karena beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa teknik tersebut masih menghasilkan kesalahan (error) spektrum yang signifikan. Bahkan, kesalahan tersebut dipengaruhi oleh pengaturan parameter pengukuran sinyal sehingga pengaturan yang berbeda akan menghasilkan spektrum frekuensi yang berbeda meskipun pengukuran dilakukan terhadap sinyal yang sama. Selain itu, penelitianpenelitian tersebut juga membuktikan bahwa kesalahan puncak spektrum tidak dapat direduksi dengan cara memperpanjang waktu rekam ataupun dengan cara menaikkan frekuensi pencuplikan sinyal. Bertolak dari permasalahan yang dipaparkan, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis kesalahan puncak spektrum akibat penerapan teknik windowing. Dalam analisis ini dicari persamaan matematika yang menggambarkan karakteristik kesalahan puncak spektrum. Persamaan ini akan divalidasi baik secara numerik maupun secara eksperimental. Setelah validasi dilakukan, persamaan ini akan diselesaikan secara analitik untuk keperluan penyusunan algoritma baru yang mampu mereduksi kebocoran spektrum. Algoritma ini kemudian diuji baik secara numerik maupun secara eksperimental. Pengujian numerik menunjukkan bahwa algoritma ini mampu memperkirakan parameter sinyal secara akurat pada rentang indeks frekuensi yang lebar. Selain itu, algoritma ini juga mampu mencegah munculnya puncak palsu dan juga mampu mencegah hilangnya puncak asli pada spektrum. Sementara itu, ada dua buah pengujian eksperimental yang dilakukan dengan objek uji yang berbeda, yaitu bantalan gelinding dan sistem getaran dua derajat kebebasan. Pengujian pertama membuktikan bahwa algoritma yang diusulkan mampu memperkirakan frekuensi ciri kerusakan bantalan gelinding secara akurat. Pengujian kedua menunjukkan bahwa algoritma ini mampu memperkirakan amplitudo dan sudut fasa sinyal dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan konvergensi kurva FRF (Fungsi Respon Frekuensi) ketika intensitas terjadinya kebocoran spektrum diturunkan.