FRIML, D. Bayesovská identifikace prostřednictvím zobecněných metod nejmenších čtverců: aplikace na lineární pohony [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Disertant se v předložené disertační práci zabývá možnostmi identifikace parametrů lineárního synchronního motoru s permanentními magnety. Detailně jsou studovány rovněž implementační otázky identifikace lineárního motoru. Ačkoli primárním záměrem byla otázka identifikace parametrů daného systému, doktorand dosáhl zajímavých výsledků v teoretické oblasti, které umožňují zobecnění na širší oblast identifikace dynamických systémů. Disertační práce přináší ucelený pohled na existující i nová řešení Bayesovské identifikace parametrů modelu dynamických systémů a možnost jejich aplikace na průmyslové pohony. Disertační práce je tak současně kvalitním výchozím materiálem pro navazující výzkumné aktivity. Za hlavní přínos práce považuji navržený algoritmus zobecněné Bayesovské metody totálních nejmenších čtverců. Vlastní prací doktoranda je i navržený experiment pro ověření identifikace lineárního motoru na reálném průmyslovém pohonu. Výsledky práce disertanta byly dostatečně zveřejněny zejména v rámci publikace v časopise IEEE Control Systems Letters a konferencích IEEE CDC a IEEE IECON, přičemž disertant byl hlavním autorem publikací. Zatímco první z konferencí je nejuznávanější konferencí v oblasti teorie automatického řízení, druhá je nejuznávanější konferencí v oblasti výkonové elektroniky, pohonů a obecně průmyslových aplikací automatického řízení. Dosažené publikace tak nejen dobře dokumentují realizované aktivity, ale i ukazují na schopnosti doktoranda přenášet nové teoretické poznatky do praktických aplikací. Během studia a při zpracování disertační práce disertant prokázal schopnost samostatné tvůrčí a vědecké práce, jakož i efektivní realizace experimentů. Domnívám se, že předložená práce splňuje požadavky kladené na disertační práci a doporučuji ji k obhajobě.
viz pdf
viz pdf
eVSKP id 163037