Statistická analýza anomálií v senzorových datech
| but.committee | doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (místopředseda) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Sekora (člen) MUDr. Zuzana Nováková, Ph.D. (člen) Ing. Pavel Leinveber (člen) | cs |
| but.defence | Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Elektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technika | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Sekora, Jiří | cs |
| dc.contributor.author | Gregorová, Kateřina | cs |
| dc.contributor.referee | Čmiel, Vratislav | cs |
| dc.date.accessioned | 2019-06-14T11:40:53Z | |
| dc.date.available | 2019-06-14T11:40:53Z | |
| dc.date.created | 2019 | cs |
| dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce poruchových stavů u leteckých motorů. Hlavním přístupem detekce je hledání anomálií v datech snímaných pomocí senzorů. Pro získání komplexní představy o systému a jednotlivých senzorech, je v úvodu této práce uveden popis celého systému a to konkrétně motoru typu HTF7000 a také popis senzorů. Pro samotnou detekci anomálií je zde uveden návrh algoritmu na základě tří různých detekčních metod, které jsou popsány ve druhé kapitole. Jedná se o metody SVM (Support Vector Machine), K-means a ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Implementace algoritmu je popsána v další části práce, včetně návrhu grafického uživatelského rozhraní. V závěru práce je pak statistická analýza získaných výsledků, srovnání účinnosti jednotlivých modelů a diskuze výstupů z navrženého algoritmu. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with the failure mode detection of aircraft engines. The main approach to the detection is searching for anomalies in the sensor data. In order to get a comprehensive idea of the system and the particular sensors, the description of the whole system, namely the aircraft engine HTF7000 as well as the description of the sensors, are dealt with at the beginning of the thesis. A proposal of the anomaly detection algorithm based on three different detection methods is discussed in the second chapter. The above-mentioned methods are SVM (Support Vector Machine), K-means a ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). The implementation of the algorithm including graphical user interface proposal are elaborated on in the next part of the thesis. Finally, statistical analysis of the results,the comparison of efficiency particular models and the discussion of outputs of the proposed algorithm can be found at the end of the thesis. | en |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | GREGOROVÁ, K. Statistická analýza anomálií v senzorových datech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019. | cs |
| dc.identifier.other | 118379 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/177668 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | SVM | cs |
| dc.subject | K-means | cs |
| dc.subject | ARIMA | cs |
| dc.subject | letecký motor | cs |
| dc.subject | senzor | cs |
| dc.subject | HTF7000 | cs |
| dc.subject | detekce anomálií | cs |
| dc.subject | SVM | en |
| dc.subject | K-means | en |
| dc.subject | ARIMA | en |
| dc.subject | aircraft engines | en |
| dc.subject | sensor | en |
| dc.subject | HTF7000 | en |
| dc.subject | anomaly detection | en |
| dc.title | Statistická analýza anomálií v senzorových datech | cs |
| dc.title.alternative | Statistical Analysis of Anomalies in Sensor Data | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2019-06-06 | cs |
| dcterms.modified | 2019-06-11-08:22:28 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 118379 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2021.11.10 14:58:47 | en |
| sync.item.modts | 2021.11.10 13:55:58 | en |
| thesis.discipline | Biomedicínské a ekologické inženýrství | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrství | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |