dc.contributor.advisor | Byrtus, Radek | |
dc.contributor.author | Majerčík, David | |
dc.date.accessioned | 2022-09-01T07:20:02Z | |
dc.date.available | 2022-09-01T07:20:02Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/147250 | |
dc.description.abstract | Bakalářská práce se zabývá základním seznámením s vlastnostmi a druhy nástrojů pro monitorování
a diagnostiku procesních dat. V teoretické části seznamuje, k čemu se nástrojů pro monitorování
a diagnostiku procesních dat používají a uvádí základní používané nástroje od předních výrobců
zařízení pro automatizaci. Práce se především zaměřuje na využití softwarového nástroje Proficy
CSense od společnosti GE Digital. Cílem je zhodnotit možnosti využití softwarového nástroje Proficy
CSense pro monitorování a diagnostiku procesních dat z pohledu zpracování a uživatelského
ovládání. Vstupní procesní data pro následné analýzy v Proficy CSense byly použity z reálného
strojního zařízení teplovodní kotel 6 MW na biomasu. Vybraná vstupní data z teplovodního kotle
byly zpracovány v softwarovém nástroji Proficy CSense: Architect, kde byli odzkoušeny statistické
funkce, matematické funkce a práce se znalostními modely. Z praktické části je patrné, že ze vstupních
procesních dat byly získané očekávané výsledky. V závěru práce jsou zhodnoceny výsledky všech
analýz a využití nástroje Proficy CSense, kde musím upřímně konstatovat, že získané výsledky jsou
správné, očekávané a použitelné, ale při práci s nástrojem Proficy CSense se vyskytlo několik nefunkčních
částí nástroje a chyb, které s online ani offline podporou nástroje Proficy CSense nebyli
vyřešeny a odstraněny. Dle mého názoru Proficy CSense je zajímavý softwarový nástroj s možným
potenciálem, ale lze jej jednoduše nahradit jinými běžně používanými softwarovými aplikacemi,
které ani nejsou zaměřené na detekci a diagnostiku provozních stavů. | cs |
dc.description.abstract | The bachelor thesis deals with a basic introduction to the properties and types of tools for monitoring
and diagnostics of process data. The theoretical part introduces what the tools for monitoring and
diagnostics of process data are used and lists the basic tools used by companies of automation
equipment. The work focuses mainly on the use of the software tool Proficy CSense from the
company GE Digital. The aim of the Thesis is to evaluate the possibilities of using the software tool
Proficy CSense for monitoring and diagnostics of process data from the point of view of processing
and user control. Input process data for subsequent analyzes in Proficy CSense were used from real
machinery hot water boiler 6 MW for biomass. Selected input data from the hot water boiler were
processed in the software tool Proficy CSense: Architect, where statistical functions, mathematical
functions and work with knowledge models were tested. From the practical part it is clear that the
expected results were obtained from the input process data. At the end of the work are evaluated
the results of all analyzes and use of Proficy CSense, where I must honestly state that the results
are correct, expected and usable, but when working with Proficy CSense there were several nonfunctional
parts of the tool and errors, which online and offline support for Proficy CSense have
not been resolved and removed. In my opinion, Proficy CSense is an interesting software tool with
potential, but it can easily be replaced by other commonly used software applications that are not
even focused on detecting and diagnosing operating conditions. | en |
dc.format.extent | 3132538 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | bakalářská práce | cs |
dc.subject | detekce provozních stavů | cs |
dc.subject | diagnostika provozních stavů | cs |
dc.subject | Proficy CSense | cs |
dc.subject | GE Digital | cs |
dc.subject | bachelor thesis | en |
dc.subject | Condition Monitoring of Machinery Proficy | en |
dc.subject | Diagnostics of Machinery | en |
dc.subject | Proficy
CSens | en |
dc.subject | GE Digital | en |
dc.title | Detekce a diagnostika provozních stavů strojního zařízení | cs |
dc.title.alternative | Condition Monitoring and Diagnostics of Machinery | en |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Koziorek, Jiří | |
dc.date.accepted | 2022-06-02 | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
dc.thesis.degree-program | Řídicí a informační systémy | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | MAJ0147_FEI_B0714A150001_2022 | |
dc.rights.access | openAccess | |