Prognosis Bearing melalui Sisa Usia Pakai menggunakan Distribusi Nilai ekstrem

Abstract

Abstract.The Generalized Extreme Value (GEV) distribution is a continuous family of distributions built into the EVT to combine the Gumbel, Frechet, and Weibull distributions known as the extreme value distributions of types I, II, and III. The research problem which is discussed in this thesis is the problem bearing the diagnosis of return period. The return period is used to view the remaining service life of the bearing. Tayade (2019) mentions the useful life that ends when the vibration reaches 20, the vibration value has been reached through the return period. In its application, the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method will be used to estimate the GEV parameter distribution. The data used are secondary data from experimental tests which produce failed data with regard to the vibration of these bearings. The vibration data to be used consists of 17 two-way bearings, namely the horizontal and vertical directions with a total of 34 bearings, which will then be divided into 3 data sets with different bearing operating conditions. In this study, bearings 1 and 3 were used in data set 3 to model and interpret the estimated return period values and relate them to the bearing prognosis remaining life model. In using MLE, a non-closed equation is obtained so that iteration is carried out by numerical analysis. With the return period, the remaining useful life for horizontal 3_1 bearings is 1 year and for horizontal 3_3 bearings is more than 20 years.

Keywords: EVT, GEV, Block Maxima, MLE, Vibrating bearings, Repeat Period

 

Abstrak. Distribusi Generalized Extreme Value(GEV) adalah keluarga dari distribusi kontinu yang dibangun dalam EVT untuk mengkombinasikan distribusi Gumbel, Frechet, dan Weibull yang dikenal sebagai distribusi extreme valuetipe I, II, dan III. Permasalahan penelitian yang dibahas dalam skripsi ini adalah masalah return perioddiagnosis bearing. Return perioddigunakan untuk melihat sisa usia pakai pada bearing. Tayade (2019) mengatakan masa manfaat bearingdianggap berakhir ketika vibrasinya mencapai 20, nilai vibrasi bearing di estimasi melalui return period.  Dalam penerapannya akan digunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) untuk mengestimasi parameter distribusi GEV.Data yang digunakan adalah data sekunder dari eksperimen uji bearingyang menghasilkan data run-to-failuredengan memperhatikan vibrasi dari bearingtersebut. Data vibrasi yang akan digunakan terdiri dari 17 bearingdua arah yaitu arah horizontal dan vertikal dengan total 34 bearing, yang kemudian akan dibagi dalam 3 data set dengan kondisi operasi bearingyang berbeda. Dalam penelitian ini digunakan bearing1 dan 3 dalam data set 3 untuk memodelkan dan menginterpretasikan nilai estimasi return period dan menghubungkannya dengan model sisa usia pakaibearingprognosis bearing. Dalam melakukan estimasi menggunakan MLEdidaptkan persamaan yang tidak closed formsehingga dilakukan analisis numerik dengan iterasi. Dengan return perioddidapatkan sisa usia pakai untuk bearing 3_1 horizontal adalah 1 tahun dan untuk bearing 3_3 horizontal adalah lebih dari 20 tahun.

Kata Kunci:EVT, GEV, Block Maxima, MLE, Vibrasi Bearing, Return Period