nuluh/thesis
1
0
Fork 0
Code Issues 47 Pull Requests Actions Packages Projects Releases 1 Wiki Activity

feat(latex): add new major literature review

Browse Source
This commit is contained in:
Rifqi D. Panuluh
2025-10-13 08:41:49 +00:00
parent 3d9223a565
commit e90f9a07a6
5 changed files with 51 additions and 157 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

24
latex/chapters/id/02_literature_review/index.tex
View File

@@ -3,9 +3,7 @@
\subsection{Kerangka Kerja Structural Health Monitoring}
Sistem \textit{Structural Health Monitoring} (SHM) yang efektif mengikuti pendekatan hierarkis untuk mengidentifikasi dan menilai kerusakan struktural. Menurut \textcite{rytter1993}, lima tingkatan dalam kerangka kerja SHM adalah: (1) deteksi keberadaan kerusakan, (2) lokalisasi kerusakan, (3) identifikasi tipe kerusakan, (4) kuantifikasi tingkat keparahan, dan (5) prediksi sisa umur struktur. Setiap tingkatan memerlukan kompleksitas instrumentasi dan algoritma yang semakin tinggi, mulai dari deteksi sederhana hingga pemodelan prediktif yang komprehensif.
Evolusi SHM dari inspeksi manual tradisional menuju sistem otomatis telah didorong oleh kebutuhan akan pemantauan \textit{real-time}, akurasi deteksi yang lebih tinggi, dan efisiensi operasional. Tantangan utama dalam implementasi SHM modern terletak pada optimasi jumlah sensor, pemilihan algoritma yang tepat, dan keseimbangan antara akurasi deteksi dengan beban komputasi \parencite{farrar2012}.
\gls{shm} yang efektif mengikuti pendekatan hierarkis untuk mengidentifikasi dan menilai kerusakan struktural. Menurut \textcite{rytter1993}, lima tingkatan dalam kerangka kerja SHM adalah: (1) deteksi keberadaan kerusakan, (2) lokalisasi kerusakan, (3) identifikasi tipe kerusakan, (4) kuantifikasi tingkat keparahan, dan (5) prediksi sisa umur struktur. Setiap tingkatan memerlukan kompleksitas instrumentasi dan algoritma yang semakin tinggi, mulai dari deteksi sederhana hingga pemodelan prediktif yang komprehensif.
\subsection{Metode Deteksi Kelonggaran Baut}
@@ -15,9 +13,9 @@ Deteksi kelonggaran baut telah dilakukan melalui berbagai pendekatan konvensiona
Metode \textit{hammer testing} menunjukkan efektivitas yang lebih baik dibanding inspeksi visual untuk deteksi kelonggaran dini, namun akurasinya dapat terganggu oleh kebisingan lingkungan dan menjadi tidak praktis untuk struktur dengan banyak sambungan seperti jembatan \parencite{j.h.park2015,wang2013}. Keterbatasan ini mendorong pengembangan teknik deteksi yang lebih canggih dan otomatis.
\subsubsection{Pendekatan Berbasis Computer Vision}
\subsubsection{Pendekatan Berbasis \textit{Computer Vision}}
Teknik berbasis penglihatan komputer telah dikembangkan sebagai alternatif untuk mengatasi keterbatasan metode manual. Pendekatan ini menggunakan kamera dan pencitraan digital untuk mendeteksi perubahan visual pada sambungan baut. \textcite{zhang2020,zhao2019} mengembangkan sistem deteksi rotasi kepala baut menggunakan CNN dan Faster R-CNN yang mampu mengidentifikasi kelonggaran berdasarkan perubahan orientasi visual.
Teknik berbasis penglihatan komputer telah dikembangkan sebagai alternatif untuk mengatasi keterbatasan metode manual. Pendekatan ini menggunakan kamera dan pencitraan digital untuk mendeteksi perubahan visual pada sambungan baut. \textcite{zhang2020,zhao2019} mengembangkan sistem deteksi rotasi kepala baut menggunakan \gls{cnn} dan \textit{Faster} \gls{r-cnn} yang mampu mengidentifikasi kelonggaran berdasarkan perubahan orientasi visual.
Meskipun metode ini dapat mendeteksi kerusakan secara visual tanpa terpengaruh kebisingan akustik, tantangan implementasi tetap ada dalam hal akses visual ke sambungan, kondisi pencahayaan, dan beban komputasi tinggi dari model \textit{deep learning}, terutama dalam lingkungan terbatas seperti interior mesin atau struktur tertutup.
@@ -25,21 +23,27 @@ Meskipun metode ini dapat mendeteksi kerusakan secara visual tanpa terpengaruh k
\subsubsection{Pendekatan Deep Learning dalam SHM}
\textcite{abdeljaber2017} memperkenalkan pendekatan revolusioner dalam SHM dengan menerapkan 30 model \gls{1d-cnn} pada 30 sensor akselerometer dalam struktur grid QUGS (\textit{Qatar University Grandstand Simulator}). Struktur tersebut dirancang untuk mereplikasi stadion modern, dilengkapi dengan instrumentasi lengkap, dan dikenai kerusakan terkontrol melalui pelonggaran baut sambungan. Data percepatan dikumpulkan di bawah eksitasi \textit{band-limited white noise} dengan sampling rate 1024 Hz, kemudian dibagi menjadi frame berukuran 128 sampel untuk melatih CNN yang dilokalkan pada setiap sambungan.
\textcite{abdeljaber2017} memperkenalkan pendekatan revolusioner dalam \gls{shm} dengan menerapkan 30 model \gls{1d-cnn} pada 30 sensor akselerometer dalam struktur grid \gls{qugs}. Struktur tersebut dirancang untuk mereplikasi stadion modern, dilengkapi dengan instrumentasi lengkap, dan dikenai kerusakan terkontrol melalui pelonggaran baut sambungan. Data percepatan dikumpulkan di bawah eksitasi \textit{band-limited white noise} dengan sampling rate 1024 Hz, kemudian dibagi menjadi frame berukuran 128 sampel untuk melatih \gls{cnn} yang dilokalkan pada setiap sambungan.
Pendekatan terdesentralisasi ini menunjukkan akurasi tinggi dalam pelokalisasian kerusakan dengan kesalahan klasifikasi hanya 0.54\% pada fase pelatihan. Meskipun performa tetap andal dalam skenario kerusakan ganda, beberapa salah klasifikasi terjadi pada kasus kerusakan simetris atau berdekatan. Keunggulan utama metode ini adalah kemampuan deteksi \textit{real-time} dan akurasi lokalisasi yang tinggi, namun memerlukan sumber daya komputasi besar karena pemrosesan paralel data mentah berdimensi tinggi dari seluruh sensor \parencite{yang2020, liu2022}.
\subsubsection{Pendekatan Ekstraksi Fitur untuk Efisiensi}
Menanggapi tantangan komputasi dari pendekatan CNN murni, \textcite{shahid2022,diao2023} memperkenalkan pendekatan VMD-HT-CNN yang menggabungkan teknik ekstraksi fitur berbasis \textit{Variational Mode Decomposition} (VMD) dan \textit{Hilbert Transform} (HT) sebelum klasifikasi CNN. Metode ini secara signifikan meningkatkan efisiensi pelatihan dan akurasi deteksi meskipun menggunakan jumlah sensor yang lebih sedikit, menunjukkan potensi optimasi melalui \textit{feature engineering} yang tepat.
Menanggapi tantangan komputasi dari pendekatan \gls{cnn} murni, \textcite{shahid2022,diao2023} memperkenalkan pendekatan \gls{vmd}-\gls{ht}-\gls{cnn} yang menggabungkan teknik ekstraksi fitur berbasis \gls{vmd} dan \gls{ht} sebelum klasifikasi \gls{cnn}. Metode ini secara signifikan meningkatkan efisiensi pelatihan dan akurasi deteksi meskipun menggunakan jumlah sensor yang lebih sedikit, menunjukkan potensi optimasi melalui \textit{feature engineering} yang tepat.
\textcite{eraliev2022} mengembangkan teknik deteksi kelonggaran baut menggunakan transformasi \textit{Short-Time Fourier Transform} (STFT) sebagai ekstraksi fitur pada motor dengan empat baut dalam kondisi operasi berbeda (800, 1000, dan 1200 rpm). Penelitian ini menghasilkan 513 fitur frekuensi dari sinyal getaran dan mengevaluasi berbagai pengklasifikasi pembelajaran mesin, menunjukkan performa memuaskan dalam deteksi dan identifikasi baut spesifik yang kehilangan \textit{preload}. Studi ini menekankan pentingnya penempatan sensor strategis dan potensi implementasi sistem pemantauan \textit{online} \parencite{pham2020}.
\textcite{eraliev2022} mengembangkan teknik deteksi kelonggaran baut menggunakan transformasi \gls{stft} sebagai ekstraksi fitur pada motor dengan empat baut dalam kondisi operasi berbeda (800, 1000, dan 1200 rpm). Penelitian ini menghasilkan 513 fitur frekuensi dari sinyal getaran dan mengevaluasi berbagai pengklasifikasi pembelajaran mesin, menunjukkan performa memuaskan dalam deteksi dan identifikasi baut spesifik yang kehilangan \textit{preload}. Studi ini menekankan pentingnya penempatan sensor strategis dan potensi implementasi sistem pemantauan \textit{online} \parencite{pham2020}.
Penelitian yang dilakukan oleh \textcite{van2020} berfokus pada deteksi kerusakan \textit{gearbox} menggunakan sinyal getaran yang dianalisis melalui menggunakan \gls{ann}, \gls{lr}, dan \gls{svm}. Dalam studinya, data getaran dikonversi dari domain waktu ke domain frekuensi menggunakan \gls{fft}. Selanjutnya, dilakukan ekstraksi delapan ciri statistik seperti rata-rata, median, nilai maksimum, minimum, kurtosis, skewness, standar deviasi, dan rentang nilai, yang secara signifikan mengurangi dimensi data dari 800 menjadi 32 elemen per sampel tanpa kehilangan karakteristik penting sinyal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model \gls{ann} mampu mencapai akurasi deteksi sebesar 100\%, sedangkan \gls{lr} dan \gls{svm} menghasilkan performa yang sedikit lebih rendah. Temuan ini menegaskan bahwa penggunaan kombinasi antara transformasi \gls{fft} dan ekstraksi ciri statistik mampu meningkatkan efisiensi pemrosesan sekaligus mempertahankan tingkat akurasi yang tinggi. Meskipun, algoritma \gls{ann} paling unggul dalam mengklasifikasi fitur statistik yang didapat dari \gls{fft}, hal ini menunjukkan bahwa ekstraksi fitur berbasis \textit{fourier transform} cukup baik dalam menangkap karakteristik sinyal getaran untuk aplikasi deteksi kerusakan mekanis.
\subsection{Aplikasi Machine Learning Klasik dalam SHM}
\textcite{gui2017} mendemonstrasikan efektivitas \textit{Support Vector Machine} (SVM) yang dioptimalkan untuk deteksi kerusakan struktur sipil skala besar. Penelitian ini membandingkan tiga algoritma optimasi: \textit{grid-search}, \textit{particle swarm optimization}, dan \textit{genetic algorithm} untuk mengoptimalkan parameter penalti dan fungsi kernel Gaussian. Menggunakan fitur \textit{Relative Energy} (RE) dari model \textit{Autoregressive} (AR), semua metode optimasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam sensitivitas, akurasi, dan efektivitas dibanding metode konvensional. \textit{Genetic algorithm}-based SVM memberikan prediksi terbaik, menekankan pentingnya pemilihan fitur yang tepat untuk meningkatkan sensitivitas deteksi kerusakan.
\textcite{jang2023} memperluas penerapan \gls{ml} dalam diagnosis kegagalan mesin listrik melalui kombinasi \textit{denoising} \gls{ae} dan \gls{oc-svm}. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan kualitas data melalui proses \textit{denoising} otomatis, tetapi juga menghasilkan tingkat diagnosis yang lebih akurat, dengan skor F-1 lebih tinggi dibandingkan pra-pemrosesan berbasis \gls{wt}. Hal ini menunjukkan \gls{svm} cukup efektif dalam mengklasifikasikan kondisi normal dan abnormal pada mesin listrik, terutama ketika dipasangkan dengan teknik ekstraksi fitur yang tepat meskipun pada metode tersebut melibatkan \gls{ae} yang dasarnya berbasis \gls{nn}.
\textcite{katam2025} mengintegrasikan STFT dengan SVM untuk deteksi kerusakan pada \textit{cantilever beam}, mencapai akurasi 98\%. Penelitian ini menyoroti keunggulan STFT dalam menangkap perubahan transien struktur yang krusial untuk deteksi dini, surpassing metode tradisional seperti FFT dan \textit{wavelet transform}. Pendekatan ini dirancang efektif dengan dataset terbatas, menggunakan \textit{autoencoder} untuk kompresi ruang fitur STFT berdimensi tinggi sambil mempertahankan variasi frekuensi-magnitudo esensial.
Penelitian oleh \textcite{vos2022} mengusulkan pendekatan deteksi anomali berbasis getaran dengan mengombinasikan \gls{lstm} dan \gls{oc-svm} dalam kerangka semi-supervised learning. Pendekatan ini dirancang untuk mengatasi keterbatasan ketersediaan data rusak dalam sistem pemantauan kondisi mesin. Dua arsitektur dikembangkan: \gls{lstm}-\gls{oc-svm} yang menghapus komponen deterministik dari sinyal sehat, dan \gls{lstm}-\gls{lstm}-\gls{oc-svm} yang menambahkan tahap kedua untuk mengisolasi komponen acak baru yang menandakan kerusakan \textit{bearing}. Hasil pengujian pada data uji ketahanan gearbox helikopter menunjukkan bahwa model dua langkah memberikan hasil klasifikasi yang lebih akurat dibandingkan arsitektur tunggal. Namun, pada data getaran helikopter Airbus yang tidak berurutan, pendekatan berbasis \gls{lstm} tidak menunjukkan peningkatan berarti, dan model \gls{oc-svm} berbasis fitur statistik yang berasal dari residual \gls{lstm} dan \textit{windowing} pada arsitektur pertama justru lebih unggul dengan akurasi 0,89. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi \textit{deep learning} dan metode statistik dapat meningkatkan deteksi dini kerusakan mesin, terutama ketika hanya tersedia data kondisi sehat untuk pelatihan.
\textcite{gui2017} mendemonstrasikan efektivitas \textit{Support Vector Machine} (SVM) yang dioptimalkan untuk deteksi kerusakan struktur sipil skala besar. Penelitian ini membandingkan tiga algoritma optimasi: \textit{grid-search}, \textit{particle swarm optimization}, dan \textit{genetic algorithm} untuk mengoptimalkan parameter penalti dan fungsi kernel Gaussian. Menggunakan fitur \gls{re} dari model \gls{ar}, semua metode optimasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam sensitivitas, akurasi, dan efektivitas dibanding metode konvensional. \gls{ga}-based \gls{svm} memberikan prediksi terbaik, menekankan pentingnya pemilihan fitur yang tepat untuk meningkatkan sensitivitas deteksi kerusakan.
\textcite{katam2025} mengintegrasikan \gls{stft} dengan \gls{svm} untuk deteksi kerusakan pada \textit{cantilever beam} skala kecil, mencapai akurasi 98\%. Penelitian ini menyoroti keunggulan \gls{stft} dalam menangkap perubahan transien struktur yang krusial untuk deteksi dini, surpassing metode tradisional seperti \gls{fft} dan \gls{wt}. Pendekatan ini dirancang efektif dengan dataset terbatas, meskpun menggunakan \gls{ae} yang berbasis \gls{nn} sebagai reduksi dimensi \gls{stft} yang berdimensi tinggi sambil mempertahankan variasi frekuensi-magnitudo esensial.
% \subsection{Analisis Gap dan Posisi Penelitian}