Moderní přístupy v diagnostice a životnosti technických soustav (FSI-9MPD)

Akademický rok 2021/2022
Garant: doc. Ing. Róbert Jankových, CSc.  
Garantující pracoviště: ÚVSSR všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: čeština či angličtina
Cíle předmětu:
Cílem kurzu je praktická verifikace moderních metod v diagnostice a stanovení životnosti technických soustav.
Výstupy studia a kompetence:
Student získá znalosti z oblasti diagnostiky a životnosti technických soustav, a to především se zaměřením na metody na bázi umělé inteligence. V rámci tohoto předmětu se studenti naučí na konkrétních příkladech z technické praxe moderním způsobem posuzovat životnost technických zařízení.
Prerekvizity:
Ke studiu tohoto předmětu je doporučena znalost ze základů diagnostiky, spolehlivosti, životnosti a umělé inteligence.
Obsah předmětu (anotace):
Předmět je zaměřen na seznámení se s moderními přístupy v diagnostice a životnosti technických soustav. Navazuje na základní teorii z technické diagnostiky, životnosti a spolehlivosti. Základní poznatky rozvíjí o moderní přístupy, jako je použití teorie rozpoznávání, statistické metody klasifikace a především nasazení neuronových sítí, fuzzy systémů, fuzzy-neuronových sítí a expertních systémů v diagnostice. Pozornost je také soustředěna na technickou prognostiku a její význam pro stanovení životnosti technických soustav. Výuka předmětu je doplněna konkrétními případy verifikace moderních přístupů v diagnostice a stanovení životnosti vybraných technických zařízení.
Metody vyučování:
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny.
Způsob a kritéria hodnocení:
Ke zkoušce studenti nastudují v určeném rozsahu předepsanou látku. Zkouška je realizována písemným testem, student může z tohoto testu získat až 100 bodů.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Předmět je realizován formou přednášek a konzultací, je kontrolovaná účast.
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  10 × 2 hod. nepovinná                  
Osnova:
    Přednáška 1. Diagnostika a životnost technických soustav, shrnutí základních poznatků v souvislosti s technickými riziky
2. Moderní přístupy v diagnostice a životnosti technických soustav
3. Rozpoznávání v technické diagnostice
4. Statistické metody klasifikace
5. Neuronové sítě v diagnostice
6. Fuzzy systémy v diagnostice
7. Fuzzy – neuronové systémy v diagnostice
8. Diagnostické expertní systémy
9. Technická prognostika, životnost
10. Využití umělé inteligence v prognostice životnosti technických soustav
11. Verifikace moderních přístupů v diagnostice a stanovení životnosti vybraných strojírenských soustav
12. Verifikace moderních přístupů v diagnostice a sledování životnosti vybraných elektrotechnických soustav
13. Verifikace moderních přístupů v diagnostice a stanovení životnosti v energetice
Literatura - základní:
2. DUFFUAA, S. O., RAOUF, A. Planning and Control of Maintenance Systems. Modelling and Analysis. 2. vydání. Springer International Publishing AG, Switzerland, 2016. 348 s. ISBN 9783319371818.
3. HAMMER,Miloš. Metody umělé inteligence v diagnostice elektrických strojů. 1. vydání. Praha: BEN – technická literatura, 2009. 400 s. ISBN 978-80-7300-231-2.
4. HAMMER,M.: Expertní systémy v diagnostice izolačních systémů elektrických strojů pro energetické a strojírenské aplikace. Odborná příručka. 155 stran. Brno 2005. ISBN 80-214-3120-0.
Literatura - doporučená:
1. KREIDL, M.; ŠMÍD, R. Technická diagnostika. Senzory-metody-analýza signálu. 1. vydání. Praha: BEN – technická literatura, 2006. 408 s. ISBN 80-7300-158-6.
2. RENYAN J. Introduction to Quality and Reliability Engineering. Springer (Springer Series in Reliability Engineering), 2015. 326 s. ISBN 3662472155.
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
D-KPI-P prezenční studium --- bez specializace -- drzk 0 Doporučený kurs 3 1 L
D-KPI-K kombinované studium --- bez specializace -- drzk 0 Doporučený kurs 3 1 L