
Rancang Bangun Alat Pengukur Viskositas Oli Mesin Menggunakan Sensor Kecepatan Berbasis Arduino
Pengarang : Muhammad Rezky - Personal Name;
Perpustakaan UBT : Universitas Borneo Tarakan., 2019XML Detail Export Citation
Abstract
Telah dirancang dan dibangun alat pengukur viskositas oli mesin berbasis arduino. Rancang bangun alat terdiri dari Arduino uno R3, motor DC yang sudah terhubung dengan sensor kecepatan dan sensor arus ACS 712 dengan menggunakan metoda viscometer rotary, dimana silinder dalam berputar dan silinder luar dibiarkan bebas. Sampel yang digunakan adalah 5 jenis oli yang berbeda-beda tingkat kekentalannya, yaitu : MESRAN SAE 10, MESRANIA 2T SUPER SAE 20, MESRANIA 2T OB SAE 30, MESRAN SAE 40, dan MESRAN SUPER SAE 20W-50. Pengukuran dilakukan sebanyak 10 kali pada masing-masing jenis oli dengan selang waktu Pengukuran sebesar 5 menit. Pembacaan hasil pengukuran yang ditampilkan oleh LCD akan stabil berkisar 10 sampai dengan 30 detik. Semakin lambat putaran motor yang terbaca semakin besar konsumsi arus yang di butuhkan motor dan semakin tinggi nilai kekentalan oli. Alat yang telah dibuat dan dirancang memiliki ketepatan ± 2,5% dan kesalahan (error) 0,68 %.
Arduino based engine oil viscosity gauges have been designed and built. The device design consists of Arduino uno R3, a DC motor that has been connected to the speed sensor and ACS 712 current sensor using a rotary viscometer method, where the inner cylinder rotates and the outer cylinder is left free. The samples used were 5 different types of oil viscosity, namely: MESRAN SAE 10, MESRANIA 2T SUPER SAE 20, MESRANIA 2T OB SAE 30, MESRAN SAE 40, and MESRAN SUPER SAE 20W-50. Measurements were made 10 times on each type of oil with an interval of measurement of 5 minutes. Reading the measurement results displayed by the LCD will be stable around 10 to 30 seconds. The slower the rotation of the motor that is read the greater the current consumption required by the motor and the higher the oil viscosity value. The tool that has been made and designed has an accuracy of ± 2.5% and an error of 0.68%.