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Best Paper Award à la conférence ICRSE & PHM 2015

La « First International Conference on Reliability Systems Engineering & 2015 Prognostics and System Health Management Conference » qui se tenait à Pékin (Chine), du 21 au 23 octobre 2015, a mis à l’honneur le travail de recherche effectué par l’équipe PHM.

Ahmed Mosallam, Kamal Medjaher et Noureddine Zerhouni y ont en effet décroché le « Best Paper Award » pour leur article « Component-Based Data-Driven Prognostics for Complex Systems: Methodology and Applications » qui présente une méthodologie générique de pronostic de défaillances guidé par des données destinée.

Cette méthodologie est destinée aux chercheurs et ingénieurs débutant dans le domaine PHM (Prognostics and Health Management) et peut être mise en œuvre sur différentes applications.

L’article récompensé présente dans un premier temps les étapes à réaliser en amont de l’estimation de l’état de santé d’un composant/système et de la prédiction de sa durée de fonctionnement avant défaillance (appelée RUL : Remaining Useful Life). Ces étapes concernent l’identification des composants critiques et des paramètres à surveiller, le choix des capteurs et du système d’acquisition de données et le prétraitement des données acquises.

La seconde partie de l’article présente quant à elle une méthode de pronostic guidé par des données permettant de calculer le RUL. Cette méthode repose sur deux phases : une phase réalisée hors ligne pour l’apprentissage des modèles de dégradation et une seconde phase conduite en ligne pour l’estimation de l’état du composant/système et le calcul de son RUL. Cette méthode a été testée sur des données réelles liées à des batteries et à des turboréacteurs.

Vous pouvez retrouver cet article au complet en cliquant ici (pdf, 2822 Ko)

Contact : Kamal MEDJAHER

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    Ce prix – reçu conjointement avec Goëry Genty de l'université de Tampere - récompense leurs contributions pionnières à la fibre optique non linéaire ultrarapide.

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    Une nouvelle équipe s’installe à la direction de l’institut pour un mandat de 5 ans à partir de janvier 2024.

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