Využití umělé inteligence k monitorování stavu obráběcího stroje

Simple item page
but.committeeRNDr. Vladimír Opluštil (předseda) doc. Ing. Robert Grepl, Ph.D. (místopředseda) Ing. Dalibor Červinka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Krejsa, Ph.D. (člen) doc. Ing. Čestmír Ondrůšek, CSc. (člen) mjr. Ing. Václav Křivánek, Ph.D. (člen) Ing. Bohumil Král, CSc. (člen) Ing. Josef Ferda (člen)cs
but.defenceStudent ve vymezeném čase prezentoval svou diplomovou práci. Poté byly předneseny posudky a student odpověděl na otázky oponenta. Následně proběhla diskuze se členy komise vztahující se k diplomové práci, při které byly položeny následující dotazy: Co je vstupem a výstupem neuronové sítě u první ukázkové aplikace? Jakou frekvencí se vzorkuje? Jak jste určit hodnotu „dropout“ 0,7? (zodpovězeno) Proč jste použil síť typu LSTM? (zodpovězeno) Proč jste nepoužil standardní frekvenční analýzu s uvažováním fyzikálních vlastností stroje? (zodpovězeno částečně) Odkud je soubor vstupních dat? (zodpovězeno)cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKovář, Jiřícs
dc.contributor.authorPopara, Nikolacs
dc.contributor.refereeBražina, Jakubcs
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractPráca je zameraná na monitorovanie najviac namáhaných častí obrábacieho stroja. Použitá metóda umelej inteligencie je rekurentná neurónová sieť a jej modifikácie. Nakoľko dáta zo senzorov mali sekvenčný charakter, bolo vhodné zvoliť práve rekurentnú neuóonovú sieť. Práca sa zaoberá riešením troch úloh. Prvá úloha bola zameraná na stanovenie predpokladaného opotrebenia frézy, na základe nepriamej metódy využívajúcej neurónovú sieť. Ďalšia úloha sa zameriava na detekciu poruchy ložíska na základe dát získaných z akcelerometra. Treťou úlohou bolo predikovať dobu do poškodenia monitorovaného ložiska.cs
dc.description.abstractThis thesis is focus on monitoring state of machine parts that are under the most stress. Type of artificial intelligence used in this work is recurrent neural network and its modifications. Chosen type of neural network was used because of the sequential character of used data. This thesis is solving three problems. In first problem algorithm is trying to determine state of mill tool wear using recurrent neural network. Used method for monitoring state is indirect. Second Problem was focused on detecting fault of a bearing and classifying it to specific category. In third problem RNN is used to predict RUL of monitored bearing.en
dc.description.markDcs
dc.identifier.citationPOPARA, N. Využití umělé inteligence k monitorování stavu obráběcího stroje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2021.cs
dc.identifier.other131922cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/199575
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectrekurentná neurónová sieťcs
dc.subjectLSTMcs
dc.subjectGRUcs
dc.subjectpredikcia RULcs
dc.subjectmonitorovanie ložiskacs
dc.subjectstav opotrebenia frézycs
dc.subjectrecurrent neural networken
dc.subjectLSTMen
dc.subjectGRUen
dc.subjectprediction of RULen
dc.subjectcondition monitoring of a bearingen
dc.subjectdegradation state of a bearingen
dc.titleVyužití umělé inteligence k monitorování stavu obráběcího strojecs
dc.title.alternativeUsing artificial intelligence to monitor the state of the machineen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-18cs
dcterms.modified2021-06-21-06:52:23cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid131922en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 10:33:49en
sync.item.modts2025.01.17 10:50:25en
thesis.disciplineMechatronikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav mechaniky těles, mechatroniky a biomechanikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.45 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
12.01 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_131922.html
Size:
9.64 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_131922.html
Download
Collections
2021