Ústav automatizace a měřicí techniky

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 5 of 120
  • Item
    Enhancing UAS safety through building-induced dangerous zones prediction: concept and simulations
    (Vilnius Gediminas Technical University, 2024-12-19) Balážová, Renáta; Hlinka, Jiří; Gábrlík, Petr; Santus, Alessandro; Ferrari, Simone
    This study presents a comprehensive approach to operational estimation of the zones of danger for the Unmanned Aerial Systems (UASs) generated at low altitudes in presence of buildings, aimed at ensuring their safer operation. The main tasks are three. The first one is the definition of an inboard measurement methodology appropriate and feasible for UAS that allows Eddy Dissipation Rate (EDR) estimation. An inboard setup with a lightweight and low-cost anemometer operating at a 1 Hz sampling rate, immediately usable on UAS, is proposed. The second one is the definition of empirical equations to estimate the size of dangerous areas for the UAS flights around buildings through numerical simulation. The third one is the validation of the empirical formulas in a real-world case, through the numerical simulation of a group of buildings belonging to a research centre. Results show a good resemblance in the size of the danger zones, highlighting that this multi-faceted approach contributes to enhanced safety protocols for UASs operating in urban environments.
  • Item
    Analyzing the impact of mechanical damage in the piezoelectric ceramics elements of knock sensors on the frequency characteristic
    (The International Institute of Acoustics and Vibration, 2024-10-14) Klusáček, Stanislav; Fialka, Jiří; Havránek, Zdeněk; Skalský, Michal; Pikula, Stanislav; Šedivá, Soňa; Beneš, Petr
    Piezoelectric ceramics have been used on a long-term basis as the active element in multiple types of sensors, in examining or performing vibration, knock effects, acoustic emission, and defectoscopy, and in ultrasonic classes. Mechanical damage, including cracks, breakage, and partial separation of the piezoceramics, can arise from the normal use of sensors in industrial applications. The defects, however, are not inspectable optically when the piezoelectric element is encapsulated inside the sensor. Accelerometers, for instance, are calibrated immediately after manufacturing and then periodically in the frequency range used. Other sensors, such as those for knock detec-tion, which are permanently fixed to a machine or engine block, are only verified before ship-ment from the manufacturer. This paper focuses on the impacts exerted by the mechanical damage or breaking of an element on the rel-evant frequency characteristics and functionality verification, also highlighting the possibilities for detecting such adverse issues. In the investigation, we examined various categories of piezo-electric elements, invariably with the most common mechanical damage that occurs during the industrial use. The defects on the piezoelements were observed in detail using an optical scan-ning microscope, and their impacts were evaluated with the frequency and the direct measure-ment methods via a d33 meter. In this context, the paper aims to define a measurement method applicable in quantifying the level of damage on an active piezoelectric element. In this context, it is also determined how the actual damage affects the output parameters of the sensor.
  • Item
    Bezpečnost používaných strojních zařízení - 2. část
    (Bc. Jaroslav Bubeníček ElektroPrůmysl.cz, 2025-05-14) Stibor, Karel; Štohl, Radek
    Tato nová série odborných článků bude postihovat problematiku důležitou pro vlastníky strojů a zařízení, tedy procentně největší skupinu používaných strojních zařízení, nemá však ambice stát se úplným výčtem naprosto všech možností a variant. Záběr je široký, tak aby postihoval naprostou většinu různých typů strojů, ale rozhodně půjde najít stroje, na které bude možné tyto články aplikovat spíše okrajově. Série vychází z požadavků legislativy v České republice (ČR) v roce 2025, ježto vychází z požadavků Evropské Unie v této době. Seriál je koncipován jako pomoc pro zodpovědné osoby za dané stroje, které by měly vědět, za co jsou zodpovědné, jaké kontroly, prohlídky a inspekce, popřípadě revize je třeba provést tak, aby byl stroj bezpečný, aby neubližoval lidem a aby tím pádem automaticky minimalizoval pravděpodobnost kontroly ze strany dozorového orgánu (SUIP) s výsledkem, kdy byl nalezen nesoulad s požadavky, a to ať už legislativními nebo technickými. Obojí může vést k pokutě či dalším právním krokům.
  • Item
    Bezpečnost používaných strojních zařízení - 1. část
    (Bc. Jaroslav Bubeníček ElektroPrůmysl.cz, 2025-04-28) Stibor, Karel; Štohl, Radek
    Tato nová série odborných článků bude postihovat problematiku důležitou pro vlastníky strojů a zařízení, tedy procentně největší skupinu používaných strojních zařízení, nemá však ambice stát se úplným výčtem naprosto všech možností a variant. Záběr je široký, tak aby postihoval naprostou většinu různých typů strojů, ale rozhodně půjde najít stroje, na které bude možné tyto články aplikovat spíše okrajově. Série vychází z požadavků legislativy v České republice (ČR) v roce 2025, ježto vychází z požadavků Evropské Unie v této době. Seriál je koncipován jako pomoc pro zodpovědné osoby za dané stroje, které by měly vědět, za co jsou zodpovědné, jaké kontroly, prohlídky a inspekce, popřípadě revize je třeba provést tak, aby byl stroj bezpečný, aby neubližoval lidem a aby tím pádem automaticky minimalizoval pravděpodobnost kontroly ze strany dozorového orgánu (SUIP) s výsledkem, kdy byl nalezen nesoulad s požadavky, a to ať už legislativními nebo technickými. Obojí může vést k pokutě či dalším právním krokům.
  • Item
    Comparing Posture Classification: A Human Lying Posture Pressure-Map Dataset
    (IEEE, 2025-04-11) Husák, Michal; Mihálik, Ondrej; Arm, Jakub; Mesárošová, Michaela; Kaczmarczyk, Václav; Bradáč, Zdeněk
    We discuss methods and algorithms for classifying the posture of a patient in their bed. The actual classification tasks are performed with a measurement chain including an in-house designed pressure mattress, a matrix of 30×11 sensing spots, a data concentrator, and a cloud-based service. Utilizing a survey of open-source datasets that facilitate such classifying operations, we designed a relevant experiment. A Human Lying Posture Pressure-Map dataset (HLPPDat) formed during the research is publicly available. Involving 20 subjects in 64 defined postures, the classification output was separated into four basic groups included prone posture. The data enabled us to analyze multiple classification methods developed with the state-of-the-art concepts of Machine Learning (ML), sparse representation, and artificial intelligence represented by Transfer Learning (TL). The analysis included both data measured and data experimentally corrupted in a manner that would most probably occur due to a partial measurement error. Regarding the techniques and options tested, feature extraction via the Histogram of Oriented Gradient (HOG) and the K-Nearest Neighbors (KNN) tools appeared to be the most beneficial, yielding an accuracy of over 99.5% in the leave-one-subject-out crossvalidation. The research confirmed that an accurate classification is feasible at a matrix sensor resolution markedly lower than the limits regularly presented in the literature. The system allows monitoring how long a bedridden person has remained in the same posture, and thus it has a potential to help prevent decubitus in both hospitals and the home care.