Master's Thesis

Generation of Proxy Metrics and Signal Analysis for Edge-Based Systems

Final Thesis 6.63 MB Appendix 5.3 MB

Author of thesis: Bc. František Anděl

Acad. year: 2025/2026

Supervisor: Ing. Petr Hadraba, Ph.D.

Reviewer: Ing. Ondřej Rubeš, Ph.D.

Abstract:

This thesis deals with the design of a methodology for local processing of train passage records from a stationary measurement system with MFC piezoelectric sensors mounted on the rail. The theoretical part summarizes the principles of edge computing, stationary railway infrastructure monitoring and basic signal processing methods. The work addresses the need to reduce the volume of raw time series data transmitted and to convert the measured signal directly at the measurement site into a compact and interpretable output. The proposed methodology processes two channel voltage records of train passages and relates the results to the passage as a whole as well as to individual detected axles. Axle evaluation is based on mutual comparison within a single passage without the need for reference annotations of the actual condition of wheels or axles. The result of the work is a procedure enabling the creation of a technical description of each passage, identification of axles with distinctly different signal response and reduction of data transmitted outside the measuring device.

Keywords:

stationary railway monitoring, MFC piezoelectric sensors, axle detection, diagnostic metrics, robust statistics, edge computing, STM32

Date of defence

11.06.2026

Result of the defence

Defended (thesis was successfully defended)

znamkaAznamka

Grading

A

Process of defence

Student obeznámil komisi s výsledky své DP. Po přečtení posudků následovaly dotazy oponenta (viz posudek) a komise: Existence metrik pro Edge computing Impulsní chování zpracovaných průjezdů. Bezpečnost konkrétních náprav. Návrh použití kamery. Studentovy reakce na dotazy, včetně diskuse k DP, se komisi velmi líbily.

Language of thesis

Czech

Faculty

Fakulta strojního inženýrství

Department

Institute of Automation and Computer Science

Study programme

Applied Computer Science and Control (N-AIŘ-P)

Composition of Committee

doc. Ing. Pavel Škrabánek, Ph.D. (místopředseda)
prof. Ing. Zdeněk Hadaš, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Kurfürst, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Kovář, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Dagmar Janáčová, CSc. (člen)
prof. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Miroslav Fikar, DrSc. (předseda)
prof. Ing. Vladimír Vašek, CSc., dr. h. c., FEng. (člen)

Supervisor’s report
Ing. Petr Hadraba, Ph.D.

Předložená diplomová práce se věnuje aktuálnímu tématu edge computingu, konkrétně redukci objemu dat přenášených ze stacionárního měřicího systému s MFC senzory umístěnými na železniční trati. Student navrhl řešení, které přináší komplexní datovou analýzu měřených záznamů s cílem reprezentovat původní časový signál vhodně zvolenou sadou kompaktních a interpretovatelných metrik.
Velmi zajímavou částí práce je robustní detekce průjezdů kol a náprav, při níž student vhodně uplatnil znalosti zpracování signálu a filtrace. Za zmínku stojí také návrh postupu pro identifikaci signálově odlišných náprav, který může sloužit jako základ pro detekci anomálií kol nebo nestandardního dynamického chování soupravy. Celkově se podařilo sestavit vhodný soubor metrik pro reporting jednotlivých průjezdů, který výrazně redukuje množství přenášených a následně ukládaných dat, a přitom zachovává technicky relevantní informaci o průjezdu i stavu sledovaného systému.
Pozitivně hodnotím také rozsah ověření navrženého řešení. Metodika byla testována na více než tisíci reálných záznamech a následně implementována nejen v referenční podobě v jazyce Python, ale také v jazyce C pro fyzický mikrokontrolér STM32. Tím student prokázal, že navržený postup není pouze analytickým konceptem, ale je prakticky realizovatelný na cílové edge platformě s omezeným výpočetním výkonem.
Student k práci přistupoval svědomitě, průběžně konzultoval postup řešení a aktivně navrhoval způsoby, jak řešit dílčí technické problémy. Výsledná práce je toho podle mého názoru důkazem. Oceňuji také přehlednost zpracování a množství vlastních schémat, která usnadňují orientaci v textu a podporují srozumitelnost navržené metodiky.
Práci hodnotím jako velmi zdařilou, s výrazným praktickým přesahem do oblasti lokálního zpracování diagnostických dat v železniční infrastruktuře, a doporučuji ji k obhajobě.
Evaluation criteria Grade
Splnění požadavků a cílů zadání A
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod A
Vlastní přínos a originalita A
Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry A
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii A
Logické uspořádání práce a formální náležitosti A
Grafická, stylistická úprava a pravopis A
Práce s literaturou včetně citací A
Samostatnost studenta při zpracování tématu A

Grade proposed by supervisor: A

Reviewer’s report
Ing. Ondřej Rubeš, Ph.D.

Diplomová práce se zabývá aktuální problematikou zpracování signálu v podmínkách edge computingu se zaměřením na monitorování železniční infrastruktury. Autor prokázal schopnost samostatně analyzovat daný problém, navrhnout ucelenou metodiku zpracování dat a tuto metodiku implementovat včetně nasazení na reálné embedded platformě. Za zvlášť přínosné považuji návrh diagnostických metrik a jejich ověření na reálné datové sadě, stejně jako praktickou implementaci na platformě STM32, která výrazně zvyšuje aplikační potenciál práce.

Na druhou stranu je práce zbytečně rozsáhlá a místy nevyvážená. Teoretická část působí nadměrně podrobně a částečně jako kompilace literatury, zatímco některá důležitá návrhová rozhodnutí nejsou dostatečně zdůvodněna. Konkrétně postrádám hlubší vysvětlení volby parametrů zpracování signálu, například při rozdělení signálu na nízkofrekvenční a vysokofrekvenční složku. Rovněž interpretace některých výsledků by mohla být kritičtější a více zaměřená na limity navrženého řešení.

Přes uvedené nedostatky hodnotím práci jako kvalitní a prakticky orientovanou. Autor prokázal dobré technické schopnosti a orientaci v problematice. Práci doporučuji k obhajobě.
Evaluation criteria Grade
Splnění požadavků a cílů zadání A
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod B
Vlastní přínos a originalita B
Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry B
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii A
Logické uspořádání práce a formální náležitosti B
Grafická, stylistická úprava a pravopis B
Práce s literaturou včetně citací A
Topics for thesis defence:
  1. Na základě jakých kritérií jste zvolil mezní frekvence pro rozdělení signálu na nízkofrekvenční a vysokofrekvenční složku a jak by se výsledky změnily při jejich odlišné volbě?
  2. Jaká je citlivost navržených diagnostických metrik na šum a variabilitu provozních podmínek (např. rychlost vlaku, hmotnost soupravy)?

Grade proposed by reviewer: B

Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová