Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Saat ini perekaman gelombang seismik masih menggunakan geophone konvensional, yaitu terdiri dari koil yang digantung oleh pegas. Pada penelitian ini, telah dikembangkan sebuah sistem perekam gelombang seismik menggunakan akselerometer MEMS. Data keluaran akselerometer diakuisisi dengan menggunakan mikrokomputer Raspberry Pi, kemudian data tersebut disimpan di dalam Raspberry Pi dan dikirim ke sebuah komputer host setelah proses akuisisi selesai. Keluaran data dari sistem ini setara dengan data keluaran dari geophone konvensional, yaitu dalam domain kecepatan. Sistem ini menggunakan komunikasi Wi-Fi untuk terhubung ke sebuah server sehingga memungkinkan kegiatan eksplorasi tanpa memerlukan kabel. Hasil rekaman sistem ini dibandingkan dengan geophone konvensional. Uji coba dilakukan di Universitas Indonesia.

---

Currently recording seismic waves still use conventional geophones, which consists of coils suspended by springs. This research has developed a system of recording seismic waves using MEMS accelerometer. Accelerometer output data acquired using microcomputers Raspberry Pi, then the data is stored in the Raspberry Pi and sent to a host computer after the acquisition is completed. The output data from this system is equivalent to the output data from conventional geophones, which is in the domain of speed. This system uses the Wi-Fi communication to connect to a server making it possible exploration activities without cables. Recording the results of this system compared with conventional geophones. Tests performed at the University of Indonesia."

"Alat analisis gerak pasien yang dirancang untuk memonitor aktivitas pasien berbasis akselerometer tiga sumbu MMA7260Q. Pada penelitian ini tiga buah sensor MMA7260Q diaplikasikan untuk mendeteksi berbagai macam aktivitas seperti duduk, berdiri, tidur, jongkok dan lain-lain dengan cara mengukur percepatan dari masing-masing sensor. Disamping itu juga digunakan untuk mendeteksi berjalan untuk menghitung konsumsi energi dari pasien tersebut. Sensor ditempatkan pada kaki, paha dan pinggang. Output dari masing-masing sensor diumpan ke buffer (LM2909) dan difilter pada frekuensi cut off 200 Hz. Dari hasil pengamatan sinyal MMA7260Q diperoleh 2,01 hingga 2,10 V dibandingkan dengan standard sebesar 2,00 – 2,45 V untuk +1g. Namun deteksi aktivitas tubuh tersebut diperoleh dengan benar sesuai dengan kondisi aktivitas. Demikian pula pada pengujian pedometer diperoleh jumlah langkah tanpa mengalami kesalahan."

"Teknologi alat akuisi seismic sudah semakin berkembang. Pada penelitian sebelumnya sudah dilakukan penelitian mengenai alat akuisisi sinyal seismik berbasis sensor accelerometer MEMS. Sehingga pada penelitian ini telah memperbaharui alat akuisisi sinyal seismik dari sisi komunikasi agar dapat mengakuisisi lebih banyak geophone atau alat akuisisi sinyal seismik. Selain itu agar jangkauan kabel atau jarak antar geophone juga semakin panjang. Keluaran data dari sistem ini hamper setara dengan keluaran data dari geophone konvensinal. Sistem ini menggunakan Modul SPI Extender untuk membuat satu buah Raspberry Pi dapat mengakuisisi geophone MEMS dengan lebih banyak dan jengan jangakaun kabel yang lebih panjang. Hasil respon atau keluaran dari geophone disimpan kedalam Raspberry Pi terlebih dahulu untuk kemudian bisa diambil secara wireless oleh komputer host. Uji coba dilakukan di Universitas Indonesia.

---

The technology of seismic acquisition instrumentation has getting developed. In previous research, a study of seismic signal acquisition instrumentation based on MEMS accelerometer sensor has been done. This research has renewed seismic signal accelerometer by communication aspect to acquire more geophones or seismic signal acquisition instrumentation. Output data of this system is almost same with output from conventional geophone. This system uses SPI Extender modul to make one Raspberry Pi to acquire more MEMS geophone and with further cable reach. Respond result or output of geophone is saved into Raspberry Pi first so that it can be taken wirelessly by host computer. Trial test is done at Universitas Indonesia."

"ABSTRAKPemantauan getaran vibration monitoring merupakan metode yang masih digunakan sampai sekarang bahkan selalu berkembang dari waktu kewaktu. Metode ini sangat dibutuhkan di industri karena dengan metode ini dapat mengurangi biaya jika terjadi kerusakan pada mesin di industri serta dengan metode ini perawatan pada mesin lebih baik. Pada penelitian ini, telah dikembangkan sebuah sistem untuk mendeteksi kerusakan komponen pada mesin pompa air diantaranya komponen kapasitor, bearing dan impeller. Kerusakan dideteksi dengan mengambil data getaran menggunakan akselerometer MEMS. Data keluaran akselerometer diakuisisi dengan menggunakan mikrokomputer Raspberry Pi kemudian data tersebut diubah dalam bentuk Relative Power Ratio RPR dimana data dalam bentuk ini akan dipelajari oleh Artificial Neural Network ANN dengan begitu kerusakan dapat dideteksi dimana hasil pengujian kerusakan akan dikirim melalui pesan text menggunakan modul GSM. Hasil pengujian dari penelitian ini, dengan pembacaan kerusakan selama 10 kali dalam 10 menit, semua kasus kecuali kasus kapasitor rusak menghasilkan 100 sedangkan untuk kasus kapasitor rusak menghasilkan 90 akurasi kerusakan. Pengujian dilakukan pada mesin pompa air Shimizu PS-128 BT dan dilakukan di Universitas Indonesia.

---

ABSTRACTVibration monitoring is a method that is still used today even always evolving from time to time. This method is very needed in the industry because with this method can reduce the cost if there is damage to the machine in the industry as well as with this method of maintenance on the machine more better. In this research, a system has been developed to detect the damage of components in water pump machine such as capacitor, bearing and impeller . Damage detected by taking vibration data using MEMS accelerometer. The accelerometer output data is acquired using Raspberry Pi microcomputer then the data is converted in the form of Relative Power Ratio RPR where the data in this form will be studied by Artificial Neural Network ANN so detectable damage where the damage test result will be sent via text message using GSM module. Test results from this study, with a 10 times damage reading in 10 minutes, all cases except the case of defective capacitor yield 100 while for the case the defective capacitor yields 90 damage accuracy. The test was performed on the Shimizu PS 128 BT water pump machine and performed at the University of Indonesia."