Strojové učení při diagnostice vodních strojů
| but.committee | doc. Dr. Ing. Lumír Hružík (předseda) doc. Ing. Vladimír Habán, Ph.D. (místopředseda) prof. Ing. František Pochylý, CSc. (člen) doc. Ing. Jaroslav Štigler, Ph.D. (člen) doc. Ing. Miloslav Haluza, CSc. (člen) doc. Ing. Simona Fialová, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zdeněk Florian, CSc. (člen) Ing. Jindřich Veselý, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student představil svoji diplomovou práci. Následovalo čtení posudků, po kterých student uspokojivě zodpověděl otázky oponenta. Komise položila další dotazy: lze uvedený postup aplikovat na kavitaci i v jiném místě než na lopatce? (je model přenositelný?), lze zpětně analyzovat neuronovou síť?, lze metodiku použít i na měření koncentrace vzduchu ve vodě? Student všechny dotazy zodpověděl ke spokojenosti komise. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Energetické a termofluidní inženýrství | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Habán, Vladimír | cs |
| dc.contributor.author | Šebek, Denis | cs |
| dc.contributor.referee | Rudolf, Pavel | cs |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Práca sa zaoberá využitím vysokofrekvenčných metód merania veličín ako tlak, zvuk a akustická emisia a ich aplikovania do strojného učenia pre detekciu preváckových sta- vov vodných strojov. Úlohou tejto práce je navrhnúť spôsob strojného učenia, ktorý by dokázal z nameraných dát vyhodnotiť stavy kavitácie, prietoku a poruchy na testovacej trati. Prvá časť práce sa zaoberá teoretickým úvodom niektorých vysokofrekvenčných metód merania a základným úvodom strojného učenia. V druhej časti je popísaný samotný experiment spolu s vysvetlením úpravy vstupných dát a naprogramovaním neurónovej siete. V závere sú jednotlivé výsletky zhodnotené a porovnané. | cs |
| dc.description.abstract | The thesis focuses on utilizing high-frequency measurement methods for measuring pressure, sound, and acoustic emission, and their application in machine learning for detecting operational states in water machinery. This thesis aims to propose a machine-learning approach capable of evaluating cavitation, flow conditions, and faults based on the collected data. The first part of the thesis discusses the theoretical introduction to selected high-frequency measurement methods and provides a basic introduction to machine learning. The second part describes the experimental setup, including data preprocessing and the implementation of a neural network. In the conclusion, the individual results are evaluated and compared. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | ŠEBEK, D. Strojové učení při diagnostice vodních strojů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 150012 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/212421 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Strojné učenie | cs |
| dc.subject | Neurónové siete | cs |
| dc.subject | Kavitácia | cs |
| dc.subject | Prietok | cs |
| dc.subject | Tlak | cs |
| dc.subject | Zvuk | cs |
| dc.subject | Akustická emisia | cs |
| dc.subject | Machine learning | en |
| dc.subject | Neural network | en |
| dc.subject | Cavitation | en |
| dc.subject | Fluid flow | en |
| dc.subject | Pressure | en |
| dc.subject | Acoustic emission | en |
| dc.title | Strojové učení při diagnostice vodních strojů | cs |
| dc.title.alternative | Machine learning in water machine diagnostics | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-06-20 | cs |
| dcterms.modified | 2023-06-20-10:58:10 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta strojního inženýrství | cs |
| sync.item.dbid | 150012 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.27 10:43:19 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 20:24:44 | en |
| thesis.discipline | Fluidní inženýrství | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Energetický ústav | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |