Show simple item record

dc.contributor.advisorByrtus, Radek
dc.contributor.authorMajerčík, David
dc.date.accessioned2022-09-01T07:20:02Z
dc.date.available2022-09-01T07:20:02Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/147250
dc.description.abstractBakalářská 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.abstractThe 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.extent3132538 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocs
dc.publisherVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectbakalářská prácecs
dc.subjectdetekce provozních stavůcs
dc.subjectdiagnostika provozních stavůcs
dc.subjectProficy CSensecs
dc.subjectGE Digitalcs
dc.subjectbachelor thesisen
dc.subjectCondition Monitoring of Machinery Proficyen
dc.subjectDiagnostics of Machineryen
dc.subjectProficy CSensen
dc.subjectGE Digitalen
dc.titleDetekce a diagnostika provozních stavů strojního zařízenícs
dc.title.alternativeCondition Monitoring and Diagnostics of Machineryen
dc.typeBakalářská prácecs
dc.contributor.refereeKoziorek, Jiří
dc.date.accepted2022-06-02
dc.thesis.degree-nameBc.
dc.thesis.degree-levelBakalářský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvícs
dc.thesis.degree-programŘídicí a informační systémycs
dc.description.resultvýborněcs
dc.identifier.senderS2724
dc.identifier.thesisMAJ0147_FEI_B0714A150001_2022
dc.rights.accessopenAccess


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record