Search

Permasalahan yang terjadi di wilayah Kauman Babadan, Plumbon adalah adanya kolam ikan yang pemanfaatannya belum optimal, padahal kolam tersebut memiliki potensi untuk menambah penghasilan masyarakat sekitar terutama marbot Masjid Ad Darojat yang mengelola kolam tersebut. Kegiatan PKM ini berupaya untuk memanfaatkan potensi kolam tersebut untuk budi­daya ikan air tawar dengan melakukan rehabilitasi kolam melalui mekanisasi sirkulasi air kolam (airlift system) sehingga budidaya ikan dapat dioptimalkan dan meningkatkan produksi ikan dengan kualitas dan ukuran yang lebih besar. Program ini berupa melakukan sosialisasi kepada marbot Masjid Ad Darojat, pemasangan instalasi sirkulasi air kolam dengan airlift system, penye­baran bibit ikan, penyebaran kuesioner kepada marbot tersebut. Kegiatan program PKM ini telah dilakukan yang meliputi: 1) Sosialisasi kegiatan PKM dan rapat koordinasi dengan anggota kelompok marbot Masjid Ad Darojat; 2) Pembelian alat airlift untuk kolam ikan dan serah terima barang kepada kelompok marbot; 3) Anggota marbot Masjid Ad Darojat mengikuti penyuluh­an pemasaran online melalui youtube; 4) kuesioner disebarkan ke anggota marbot Masjid Ad Darojat untuk mengetahui perbedaan kapasitas dan pengetahuan anggota marbot sebagai mitra PKM sebelum dan sesudah ada program PKM ini; dengan adanya kegiatan PKM ini, dapat meningkatkan kapasitas dan pemahaman Masyarakat khususnya marbot Masjid Ad Darojat sebesar 55% terkait dengan budidaya ikan air tawar. Pengetahuan tentang manfaat pemasaran online juga meningkat sebesar 20%. Adanya budidaya ikan air tawar diharapkan dapat dijadikan salah satu sumber penghasilan masyarakat dari hasil penjualan ikan, disamping mendorong produk olahan ikan nantinya yang dapat meningkatkan kapasitas masyarakat setempat.&nbsp

The thesis proposes a new method for vibration fault diagnosis of centrifugal pumps by combining statistical features, Symlet Wavelet transform, Principal Component Analysis and k-Nearest Neighbors. Six statistical features were extracted from the low frequency part of wavelet decomposition which was then used as input features for the PCA model. The fault detection utilised T2 and Q statistics while fault classification and identification were carried out using score matrices and k-Nearest Neighbors respectively.

In this paper, the features of vibration signals from normal and faulty conditions of a centrifugal pump were extracted from time-domain data using the discrete wavelet transform (DWT). The DWT with Multi Resolution Analysis (MRA) was used to pre-process raw vibration signals prior to extraction of statistical features. The features obtained were used as input to Principal Component Analysis (PCA). A method based on PCA was then developed to build a framework for multi-fault diagnosis of centrifugal pumps by using historical normal conditions. The fault detection was determined using T 2 -statistics and Q-statistics while fault identification was carried out through the combination of loadings and scores of principal components (PCs). The normal and faulty conditions of the centrifugal pump were collected from the Spectra Quest Machinery Fault Simulator. Various fault conditions were investigated in the experiment including cavitation, impeller fault, and combination of impeller fault and cavitation. The results showed that combined wavelet-PCA can be used to detect multi-faults in the centrifugal pump. Furthermore, the combination of loadings and scores of PCs was demonstrated which showed effective fault identification.