DVOŘÁK, J. Diagnostika poruch na experimentálním pneumatickém zařízení "PneuStand" [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2025.

Posudek vedoucího

Dobossy, Barnabás

Predložená diplomová práca sa zaoberá diagnostikou porúch na pneumatickom zariadení pomocou metód založených na strojovom učení. Pán Dvořák splnil všetky ciele zadania. Najväčšia kritika sa týka zlého časového manažmentu študenta, čo má za následok, že samotná práca má niekoľko nedostatkov, medzi ktorými patrí: - rozsah práce – práca má 115 strán z čoho skoro polovica je samotný rešerš, podľa môjho názoru je to príliš rozsiahly - grafická štylistika - niektoré obrázky, ako napríklad 5.12 a 5.13, sú príliš malé a nečitateľné, kým iné, ako napríklad 5.7 o štruktúre modelu Simulink sú neprehľadné, a tým pádom neprispievajú k lepšiemu pochopeniu textu. - text článku je niekedy ťažko zrozumiteľný a na niektorých miestach by som očakával viac podrobností o použitom postupe, napr. v prípade popisu odhadu neznámych parametrov matematického modelu. - rozsah riešenia problému – študent použil na diagnostiku porúch dáta len z jedného senzora, napriek tomu, že by bolo možné vyskúšať aj kombináciu dát z viacerých senzorov. - študent pri tvorbe práce sa nedržal dohodnutej osnove. Napriek uvedenej kritike hodnotím prácu a prístup študenta pozitívne, počas práce mal vždy proaktívny prístup, čo sa prejavilo v počte testovaných architektúr neurónových sietí a v práci, ktorú venoval hľadaniu ideálnej architektúry modelov strojového učenia. Celkovo prácu hodnotím známkou C.

Posudek oponenta

Bastl, Michal

Pan Dvořák se v diplomové práci zabýval problematikou prediktivní údržby. Konkrétně je práce zaměřená na využití neuronových sítí k predikci poruch na testovacím zařízení pneu-stand. Práce obsahuje rozsáhlou rešerši o rozsahu 30 stran, která popisuje jak problematiku prediktivní údržby, tak možnosti použití neuronových síti a nejčastěji používané modely. Je zde také popsáno testovací zařízení. V praktické částí se student napřed věnuje tvorbě modelu, který bude i sloužit pro generování datových sad. Prace, jak je zde uvedeno, vychází z předchozí DP, která se modelováním tohoto zařízení zabývala. Jedná se především o základní předpoklady pro tvorbu modelu. Postrádám zde lepší informaci o tom, proč vzniká model nový a v čem je jiný. Modelování snímačů je na tom podobně. Jako poslední je zde uveden postup jakým byl do modelu přidáván prvek náhodnosti. Zde bych zase čekal lepší diskusi. K průběhům byla přidána náhodně generovaná hodnota a zpoždění. Následuje jádro práce, kde autor testuje různé modely, které jsou založené na neuronových sítích s různou architekturou. Kapitola testů jednotlivých modelů a jejich srovnání je také dost rozsáhlá. V první části autor uvádí jaké senzory použije pro testování a které vyloučí. Vyloučí tak i akcelerometr a koncové spínače. Dále pracuje z různými modely v matlabu i pythonu, které jsou založené na neuronových sítích. Zde bych měl asi největší výtku k práci, protože každá neuronová síť je vlastně trénována na jeden konkrétní senzor. Více bych ocenil, kdyby v práci vznikl model se vstupem vybraných senzorů, tak aby byla zohledněna i možná provázanost senzorů. Po formální stránce je práce dobře strukturovaná. Výhrady mám ke špatné kavalitě některých obrázků např. 2.7, 5.13 a také k celkovému rozsahu práce 115 stran. I přes veškeré výtky mohu konstatovat, že v práci jsou splněnny všechny cíle stanovené zadáním. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím známkou C-dobře

eVSKP id 162468