Abstract: | Cílem této diplomové práce je na základě bibliografické rešerše navrhnout nové metody pro detekci poruch senzorů v aplikacích v budovách, zejména ve vzduchotechnice a spotřebě elektrické energie. Základem zde představených metod je využití externí informace z blízkého objektu stejného typu, veřejného datového zdroje nebo redundantních senzorů. Hlavním úkolem je detekovat zejména trvale nesprávné chování senzoru a změnu chování senzoru vůči počáteční situaci. V práci jsou porovnány metody pracující na základě ARX (AutoRegressive model with eXternal input), GMM (Gaussian Mixture Model) a NARXnet (Nonlinear AutoRegressive neural network with eXternal input). Výsledkem diplomové práce jsou funkční metody pro detekci poruch senzorů implementované v programu Matlab, které jsou v závěru vyhodnoceny a porovnány mezi sebou.
|
---|