Deteksi Kerusakan Batang Rotor Pada Motor Induksi Sangkar Bajing Menggunakan Metode Standar Deviasi Berbasis Analisis Empirical Mode Decomposition

Kerusakan batang rotor mencapai 5% - 10% dari seluruh kasus gangguan motor induksi. Oleh karena itu, perlu adanya diagnosa awal yang mendeteksi adanya gangguan pada rotor motor induksi sangkar bajing, agar langkah perbaikan lebih cepat dan tanggap sebelum terjadi gangguan yang lebih besar. Hingga saat ini sudah banyak metode untuk mendeteksi kerusakan batang rotor motor induksi yaitu melalui MCSA (Motor Current Signature Analysis). Dalam Tugas Akhir ini akan dikembangkan teori MCSA dengan Analisis EMD (Empirical Mode Decomposition) yang akan menguraikan sinyal arus stator motor ke dalam bentuk IMF (Intrinsic Mode Function). Metode ini berbasis penguraian statistika dengan keluaran berupa standar deviasi dari arus stator. Arus stator terdekomposisi ditelusuri letak dan periode zero crossing-nya untuk diperhitungkan nilai standar deviasinya. Metode ini dapat menunjukkan perbedaan standar deviasi arus antar jumlah batang rotor yang rusak sehingga mampu mendeteksi adanya kerusakan secara lebih akurat. Hasil yang didapatkan dari tugas akhir ini berupa grafik persebaran nilai standar deviasi dan kurva PDF (Probability Density Function) dalam distribusi normal. Pada motor normal, nilai standar deviasi yang didapatkan menyebar secara luas. Sedangkan pada motor dengan broken rotor bar, persebaran standar deviasi cenderung stagnan. Hal ini dipengaruhi oleh adanya harmonisa yang bersifat secara periodik akibat adanya kecacatan pada rotor bar. ================================================================================= Broken rotor bar reaches 5% - 10% of all cases of induction motor faults. Therefore, we need early diagnosis that detects disturbance in the rotor squirrel cage induction motor, so that corrective actions can be taken faster and responsive before the greater disorder. Until now many methods are done for detecting damage to the induction motor rotor bar, through MCSA (Motor Current Signature Analysis). In this final project will be developed from MCSA theory with EMD (Empirical Mode Decomposition) analysis, which will decompose the current signal of motor stator into the IMF (Intrinsic Mode Function) form. This method is based on statistical decomposition with the output of a standard deviation of stator current. The decomposed stator current is traced and its zero crossing period is processed into standard deviation values. This method can show the standard deviation of the difference between the normal rotor bar and damaged rotor bar so can detect any damage more accurately. Results that are obtained from this final assignment are in the form of standard deviation scatter graphs and PDF (Probability Density Function) curves in a normal distribution. On a normal motor, the obtained standard deviation values are widely spread. While on the motor with broken rotor bars, standard deviation of the distribution tends to stagnate. This is influenced by the presence of harmonics that are happened periodically due to defects in the rotor bars