Perpustakaan Polman Bandung

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Rancang Bangun Sistem Monitoring Performa Ball Screw Berbasis LSTM-AUTOENCODER
Penanda Bagikan

Computer File

Rancang Bangun Sistem Monitoring Performa Ball Screw Berbasis LSTM-AUTOENCODER

Rafza Ray Firdaus - Nama Orang; Aris Budiyarto - Nama Orang; Abdur Rohman Harits - Nama Orang;

Ball screw adalah komponen penting dalam sistem mesin presisi seperti CNC,
yang kegagalannya dapat mengakibatkan peningkatan getaran, penurunan akurasi,
dan kerusakan serius. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring
performa ball screw berbasis algoritma long short term memory-autoencoder
(LSTM-Autoencoder), yang berfungsi mendeteksi anomali sebagai indikator awal
degradasi atau potensi kerusakan. Data operasional normal dikumpulkan dari
pengujian ball screw dalam kondisi operasi standar dengan variasi beban,
kemudian dinormalisasi dalam rentang [0, 1] untuk pelatihan model. Model
LSTM-Autoencoder, berbasis pendekatan unsupervised learning, berhasil
mempelajari pola data normal dengan baik tanpa overfitting, sebagaimana
ditunjukkan oleh training loss 0.0550 dan validation loss 0.0537. Deteksi anomali
dilakukan berdasarkan reconstruction error yang melampaui ambang batas
persentil ke-95. Hasil pengujian menunjukkan perbedaan distribusi error yang
signifikan antara data normal dan inferensi, yang mendukung kemampuan model
dalam membedakan pola normal dan anomali. Sistem ini juga dilengkapi dengan
dashboard visualisasi real-time untuk memudahkan identifikasi dini terhadap
gangguan dan mengurangi risiko downtime. Dengan kemampuan mendeteksi
anomali secara otomatis, penelitian ini menjadi langkah awal dalam
pengembangan sistem pemeliharaan prediktif berbasis data untuk ball screw, serta
membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut.
Kata kunci: Ball Screw, LSTM-Autoencoder, Monitoring, Pemeliharaan
Prediktif


Ketersediaan
#
Google Drive CD-2240320.1
CD-2240320.1
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
CD-2240320.1
Penerbit
Bandung : Polman., 2024
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
D4 Teknologi Rekayasa Otomasi 2024
Subjek
-
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

Perpustakaan Polman Bandung
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Unit Penunjang Akademik (UPA) Perpustakaan Politeknik Manufaktur Bandung (Polman Bandung), senantiasa memberikan pelayanan yang berorientasi terhadap kebermanfaatan bagi seluruh sivitas akademika Polman Bandung.Layanan UPA Perpustakaan bertransformasi mulai dari pelayanan manual, beralih ke proses digitalisasi, dan saat ini sedang menuju ke bentuk pelayanan secara otomatisasi yang melibatkan robot / agent / micro service dan mesin pendukung kekinian. Tidak berhentiĀ  sampai disitu, layanan yang sedang dikembangkan dan disiapkan adalah teknologi self-service, dan layanan yang menyematkan kecerdasan buatan kognitif serta layanan berbasis teknologi immersive.Layanan yang UPA Perpustakaan sediakan selalu melibatkan sains, ilmu pengetahuan, rekayasa teknologi, desain dan kebijakan manajemen yang berubah secara dinamis mengikuti aturan yang berlaku. Semua kami upayakan untuk memberikan pelayanan yang bermanfaat dan menyenangkan serta mendapatkan pengalaman positif bagi seluruh sivitas akademika Polman Bandung.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2026 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?