Diagnostic de défauts de systèmes cyber-physiques et manufacturiers : approches basées sur l'intelligence artificielle et par topologie distribuée - Université de Lorraine Access content directly
Poster Communications Year : 2023

Diagnostic de défauts de systèmes cyber-physiques et manufacturiers : approches basées sur l'intelligence artificielle et par topologie distribuée

Abstract

Ce poster présente quelques résultats obtenus lors des travaux de thèse et des résultats antérieurs : • Environnement logiciel : une première plateforme informatique de diagnostic temps réel a été développée. Elle est d’une topologie distribuée associant un pc, deux cartes NVIDIA Jetson Nano, Raspberry PI 4, smartphone pour affichage. Des tests prometteurs de diagnostic ont été réalisés en implémentant un réseau de neurones. L’extension de la topologie en multi-sites est en cours. • Algorithmes : des tests ont été menés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage machine supervisé (arbres de décision, K-NN, …). La méthodologie de sélection et réduction de features séries temporelles est en cours en vue de réduire la complexité des modèles.
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Dates and versions

hal-04255645 , version 1 (29-02-2024)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04255645 , version 1

Cite

Nicolas Ringler, Dominique Knittel, Jean-Christophe Ponsart, Mohammed Nouari, Yakob Abderrahmane, et al.. Diagnostic de défauts de systèmes cyber-physiques et manufacturiers : approches basées sur l'intelligence artificielle et par topologie distribuée. Plate-Forme Intelligence Artificielle, PFIA'23, Conférence sur l’Apprentissage Automatique, CAp 2023, Jul 2023, Strasbourg, France. 2023. ⟨hal-04255645⟩
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