Využití umělé inteligence k monitorování stavu obráběcího stroje
Loading...
Date
Authors
Kubisz, Jan
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Diplomová práce se zabývá vytvořením vnitřní struktury neuronových sítí s cílem vytvoření umělé neuronové sítě schopné monitorovat stav stroje a vyhodnocovat jeho zbývající život. Cílem je vytvoření algoritmů a knihovny pro návrh a učení neuronové sítě, a tím i hlubší pochopení problematiky než při použití existujících knihoven. Zvolenou metodou byla dopředná síť s architekturou vícevrstvého perceptronu a učenou pomocí zpětné propagace. Dosaženým výsledkem bylo, že síť byla schopna určovat stav součásti z měření vibrací a na jeho základě byl odhadován zbývající život dané součásti.
Diploma thesis focus on creation of neural network’s internal structure with goal of creation Artificial Neural Network capable of machine state monitoring and predicting its remaining usefull life. Main goal is creation of algorithm’s and library for design and learning of Artificial Neural Network, and deeper understanding of the problematics in the process, then by utilising existing libraries. Selected method was forward-propagation network with multi-layered perceptron architecture, and backpropagation learning. Achieved results was, that the network was able to determine parts state from vibration measurement and on its basis predict remaining usefull life.
Diploma thesis focus on creation of neural network’s internal structure with goal of creation Artificial Neural Network capable of machine state monitoring and predicting its remaining usefull life. Main goal is creation of algorithm’s and library for design and learning of Artificial Neural Network, and deeper understanding of the problematics in the process, then by utilising existing libraries. Selected method was forward-propagation network with multi-layered perceptron architecture, and backpropagation learning. Achieved results was, that the network was able to determine parts state from vibration measurement and on its basis predict remaining usefull life.
Description
Keywords
Neuronová síť, Učení s učitelem, Návrh sítě, Chybové funkce, Odhad zbývajícího života, Monitorování chodu stroje, Dopředná propagace, Zpětná propagace, Prořezávání sítě, predikce chyb, Neural Network, Supervised learing, Network design, Error functions, Remaining usefull life, Machine operation monitoring, Forward propagation, Backpropagation, Pruning, Failure prediction
Citation
KUBISZ, J. Využití umělé inteligence k monitorování stavu obráběcího stroje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Mechatronika
Comittee
RNDr. Vladimír Opluštil (předseda)
doc. Ing. Robert Grepl, Ph.D. (místopředseda)
prof. RNDr. Ing. Tomáš Březina, CSc. (člen)
Ing. Dalibor Červinka, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jiří Krejsa, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Peter Kriššák, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Radoslav Cipín, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Ferda (člen)
mjr. Ing. Václav Křivánek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-22
Defence
Student v prezentaci představil svou diplomovou práci. Po přečtení posudku vedoucího práce a posudku oponenta práce student odpověděl na otázku položenou oponentem. Tuto otázku zodpověděl bez problémů. Dále odpovídal na otázky položené jednotlivými členy komise, směřující např. na určování zbytkové životnosti součásti. Dále pak na způsoby diagnostiky ložisek a praktický přínos práce. Celé vystoupení včetně odpovědí na položené otázky hodnotila komise pouze jako dostatečné.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení