Cílem doktorského studijního programu se zaměřenínm na kybernetiku,měření a řízení je připravit absolventa na samostatnou tvůrčí činnost a plnění náročných úkolů především v oblasti základního i aplikovaného výzkumu a vývoje s využitím maxima soudobých teoretických i praktických poznatků.

Absolvent má obecné znalosti oboru na vysoké teoretické úrovni. Speciální znalosti určuje téma doktorské disertační práce.
Téma disertační práci určuje úzkou oblast, ve které doktorand vypracoval svou práci. Současně je však schopen pracovat na kvalifikačně nejvyšších místech i v obecnějším měřítku.
Vedení výzkumných a vývojových skupin,řídicí pracovník průmyslových jednotek.

Absolvent má rozsáhlé znalosti oboru na vysoké odborné úrovni podložené znalostmi teoretických základů na kterých je obor vystavěn. Navíc má hluboké speciální znalosti v oblasti zaměření své disertační práce. Absolvent oboru je schopen provádět samostatnou vědeckou tvůrčí činnost v oblasti výzkumu a vývoje s využitím nejnovějších teoretických znalostí. Absolvent je rovněž připraven řídit tým odborných pracovníků v oblasti výzkumu a vývoje.

prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D.

1. Adaptace v neuro-fuzzy systémech.

   Využití nekonečně diferencovatelných funkcí s omezeným a kompaktním nosičem jako funkcí příslušnosti v neuro-fuzzy systému. Cílem práce je srovnání výsledků adaptace (rychlost konvergence, stabilita a pod.) při použítí těchto funkcí s klasickými funkcemi příslušnosti typu např. Gauss.

   Školitel: Jura Pavel, prof. Ing., CSc.

2. Adaptivní a optimální regulátory s principy umělé inteligence.

   V případě adaptivního a adaptivního optimálního řízení je kvalita řídicího pochodu především určena dosažením dostatečné míry shody mezi reálným systémem a jeho modelem. Cílem práce je uvedení, rozšíření a porovnání vlastností klasických identifikačních algoritmů a algoritmů s principy umělé inteligence a nalezení jejich vzájemného propojení s cílem podstatně zlepšit celý proces identifikace zejména u reálných systémů. Práce bude zaměřena především na řízení a identifikaci servomotorů s elektronickou komutací v reálném čase.

   Školitel: Pivoňka Petr, prof. Ing., CSc.

3. Analýza obrazových komponent s využitím neuronových sítí

   Problematika rozpoznávání objektů v nasnímaném obraze je dnes součástí celé řady automatických a poloautomatických systémů. Ačkoliv výzkumné studie vykazují velmi dobré výsledky, při praktickém uplatnění se vlivem externích rušivých faktorů snižuje přesnost a věrohodnost metodiky. Jednou z alternativ je použití modelů neuronových sítí v klasifikačním procesu. Jejich robustnost a schopnost generalizace na základě nekompletních údajů je v tomto ohledu velmi perspektivní pro aplikaci v problematice analýzy obrazu.

   Školitel: Jirsík Václav, doc. Ing., CSc.

4. Bezdotyková diagnostika plošných spojů

   Analýza principů a snímačů (sond) použitelných pro bezdotykovou diagnostiku obrazců (zapojení) desek plošných spojů. Porovnání a vyhodnocení, zejména pro měření proudu.

   Školitel: Bejček Ludvík, doc. Ing., CSc.

5. Bezdotyková diagnostika (termovizní zobrazovače)

   Použití termovizních zobrazovačů (termokamer) pro bezdotykovou diagnostiku se zaměřením na nové a netypické metody zejména v průmyslové praxi

   Školitel: Bejček Ludvík, doc. Ing., CSc.

6. Generátorové snímače

   Problematika ultranízkopříkonové elektroniky v mobilních a bezdrátových snímačích, hlavním směrem zájmu je využití snímače ve funkci zdroje energie - budou sledovány možné fyzikální principy a provedeno jejich srovnání z různých hledisek (účinnost, poměr cena/výkon, objem/výkon, hmotnost/výkon apod.), perspektivní principy budou prakticky ověřeny.

   Školitel: Beneš Petr, doc. Ing., Ph.D.

7. Kalibrace inerciálních snímačů

   Cílem práce je návrh a ověření metod kalibrace mikroelektronických snímačů zrychlení, inklinometrů, magnetometrů, gyroskopů apod.

   Školitel: Beneš Petr, doc. Ing., Ph.D.

8. Kooperativní průzkum pomocí heterogenních mobilních robotů

   Navrhněte a vytvořte skupinu heterogenních mobilních robotů pro kooperativní prohledávání určené oblasti. Navrhněte vhodné algoritmy pro prohledávání a tyto prakticky ověřte.

   Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.

9. Kooperativní průzkum pomocí heterogenních mobilních robotů 2

   Navrhněte a vytvořte skupinu heterogenních mobilních robotů pro kooperativní prohledávání určené oblasti. Navrhněte vhodné algoritmy pro prohledávání a tyto prakticky ověřte.

   Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.

10. Modelování kovů s tvarovou pamětí

    Proveďte literární rešerši oblasti modelů kovů s tvarovou pamětí. Vytvořte vhodný model chování kovů s tvarovou pamětí. Navrhněte a ověřte model hysterezních vlastností těchto materiálů.

    Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.

11. Ortogonální systémy funkcí a jejich využití pro identifikaci dynamických systémů.

    Cílem práce je aplikace ortogonálních systémů funkcí (především Laguerrových) při identifikaci dynamických systémů. Metoda je založena na Laguerově transformaci vstupního a výstupního časového signálu. Tyto Laguerrovy ortogonální řady jsou podrobeny Laplaceově transformaci. Jejich poměr určuje operátorový přenos systému.

    Školitel: Jura Pavel, prof. Ing., CSc.

12. Robustní řízení elektrických pohonů

    Cílem práce je analýza robustnosti existujících algoritmů pro řízení elektrických pohonů a analýza robustnosti rekonstruktorů toku a otáček. Dále návrh robustního řízení pro zadané povolené změny parametrů motoru.

    Školitel: Blaha Petr, doc. Ing., Ph.D.

13. Využití počítačového vidění pro augmented reality v technických aplikacích

    Práce je zaměřená na analýzu problematiky využití technik zpracování obrazu a počítačového vidění pro úlohy augmeted reality (rozšířená realita). Předpokládájí se aplikace převážně technického charakteru (navádění výrobních robotů, kompletace výrobků, stavebnictví, konstrukce, elektrotechnika atd.).

    Školitel: Janáková Ilona, Ing., Ph.D.

14. Využití počítačového vidění pro augmented reality v technických aplikacích 2

    Práce je zaměřená na analýzu problematiky využití technik zpracování obrazu a počítačového vidění pro úlohy augmeted reality (rozšířená realita). Předpokládájí se aplikace převážně technického charakteru (navádění výrobních robotů, kompletace výrobků, stavebnictví, konstrukce, elektrotechnika atd.).

    Školitel: Janáková Ilona, Ing., Ph.D.