KUBA, M. Získání a vyhodnocení datasetů z vibrodiagnostického modelu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Práce se zabývá získáním datasetů ze školního modelu vibrací pro potřeby výuky předmětu Technická diagnostika. Samotná práce je rozdělena na teoretickou část, kde je popsána teorie technické diagnostiky se zaměřením na vibrodiagnostiku. Praktická část se skládá z řešením dvou problémů a to získání/naměření hodnot vibrací pro různé simulované závady rotačních strojů a následnou ukázkou zpracování těchto dat pomocí metod umělé inteligence. Vyhodnocení klasifikace dat slouží jako ukázka využitelnosti datasetů pro potřeby výuky. Nedílnou součástí práce jsou vytvořené skripty v prostředí Matlab pro analýzu dat a samozřejmě získané datasety obsahující nezpracované vibrodiagnostické signály. Samotnému textu práce měl student věnovat vetší pozornost pro vyvarovaní chyb a nepřesných formulací.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | B | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry | B | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | A | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | B | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | C | ||
| Práce s literaturou včetně citací | B | ||
| Samostatnost studenta při zpracování tématu | B |
Cílem předložené diplomové práce bylo naměření velkého množství dat na modelu vibrací simulující závady rotačních strojů a následné roztřídění naměřených dat do datasetů pro potřeby klasifikace dat pomocí metod umělé inteligence. Jedná se o středně obtížnou úlohu s velkou částí praktické SW realizace. Práce je rozdělena na dvě části a to na rešeršní část a praktickou část. V rešeršní části byly představeny některé technické diagnostiky, byly zde popsány signály, základní vlastnosti akcelerometrů a některé poruchy rotačních součástí. Dále zde byl popsán postup při zpracování dat pomocí klasických klasifikátorů strojového učení. Nakonec bylo popsáno programovací prostředí Matlab a aplikace Classification Learner App. V praktické části bylo na modelu naměřeno celkem pět datasetů. Bylo vytvořeno pět tříd v rámci jedné rychlosti otáčení a to bezporuchový stav, statická nevývaha s lehčím a těžším závažím a dynamická nevývaha s lehčím a těžším závažím. Měření se uskutečnila pro tři rychlosti otáčení. Získané datasety byly zpracovány pomocí aplikace Classification Learner App. Praktickou část práce lze považovat za vlastní práci studenta. Text práce odpovídá zadání, má logickou strukturu, jednotlivé kapitoly jsou vyvážené. V práci se vyskytuje velké množství překlepů a gramatických chyb, což značně snižuje kvalitu odvedené práce. Také některé obrázky mají horší kvalitu, případně jsou v anglickém jazyce. Cíle práce byly splněny a zadané téma lze považovat za splněné v požadovaném rozsahu.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | B | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry | B | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | B | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | B | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | D | ||
| Práce s literaturou včetně citací | B |
eVSKP id 149469