ANALISA KERUSAKAN BEARING SUSPENTION PREHEATER FAN BERBASIS DATA TEMPERATUR DAN VIBRASI

Budi Hartono, Setya Permana Sutisna

Abstract


Salah satu upaya mengurangi kerugian akibat berhentinya proses produksi clinker/cement secara mendadak akibat kerusakan alat adalah memonitor kondisi peralatan secara terus menerus. Suspention preheater fan adalah salah satu peralatan yang sangat vital pada proses pembuatan clinker dimana salah satu komponennya adalah bearing. Untuk memantau kondisi bearing selama beroperasi maka di pasang peralatan pemantau getaran dan temperatur yang digunakan untuk memantau amplitudo getaran dan temperatur bearing. Berdasarkan hasil pengamatan, amplitudo getaran bearing yang nilainya dibawah 4,5 mm/s dan temperatur dibawah 700 menunjukan kondisi bearing yang masih dalam batas aman untuk beroperai. Sedangkan nilai amplitudo getaran yang mencapai 8,7mm/s dan temperatur 1200C menunjukan kondisi bearing yang sudah tidak aman untuk beroperasi. pada kondisi ini di dapati bearing rusak dan harus diganti. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ketika terjadi kerusakan pada bearing besar getaran pada mesin SP Fan melonjak hingga melebihi batas aman dan pada saat bersamaan juga terjadi lonjakan temperatur. Terdapat hubungan antara nilai getaran dan temperatur yang disebabkan oleh gesekan antar komponen dalam bearing

Full Text:

PDF

References


Tse P W, Peng Y H, dan Yam R. 2001. Wavelet Analysis and Envelope Detection For Rolling Element Bearing Fault Diagnosis- Their Effectiveness and Flexibilities. Journal of Vibration and Acoustics 123 303-310.

McInerny S A dan Dai Y. 2003. Basic Vibration Signal Processing for Bearing Fault Detection. IEEE Transactions on Education 46 149-156.

Samnur, Ilham J, dan Ridwan D M. 2010. Analisis Hubungan Getaran dengan Temperatur Kerja pada Mesin Mill Fan 412 di PT. Semen Tonasa. Teknologi 11 (3) 173-180.

Natu M. 2013. Bearing Fault Analysis Using Frequency Analysis and Wavelet Analysis. Journal of Innovation, Management and

Technology, 4 (1) 72-74.

Malik S Y dan Emine A. 2009. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System For Bearing Fault Detection In Induction Motors Using Temperature, Current, Vibration Data. IEEE EURO CON 1140-1145.




DOI: http://dx.doi.org/10.32832/ame.v4i2.1558

Article Metrics

Abstract view : 263 times
PDF - 163 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Budi Hartono, Setya Permana Sutisna

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

All rights reserved. AME, ISSN: 2460-3988, e-ISSN: 2581-0979

Lihat Statistik AMEView MyStat