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Maintenance prévisionnelle à base d'ultrasons

Défi technologique : Data intelligence dont Intelligence Artificielle (en savoir +)

Département : Département Systèmes (LETI)

Laboratoire : Laboratoire Autonomie et Intégration des Capteurs

Date de début : 01-09-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0655

Contact : esteban.cabanillas@cea.fr

Dans le cadre du développement de ses activités de recherche sur les réseaux de capteurs et la maintenance prévisionnelle, le Laboratoire Autonomie et Intégration de Capteurs (DSYS/SSCE/LAIC) du CEA-LETI à Grenoble, propose une thèse sur la « Maintenance prévisionnelle à base d'ultrasons ». L'émission d'ultrasons sont parmi les premiers signes avant-coureurs du vieillissement d'un système industriel, avant l'apparition des vibrations, des bruits ou de la chaleur. L'objet de la thèse sera de mettre en ?uvre un réseau de capteurs ultrasons pilotés par un microcontrôleur, qui, combiné à des outils d'analyse à base d'Intelligence Artificielle Embarquée (Edge-AI) permettront de détecter un vieillissement prématuré d'une machine industrielle. Le doctorant devra mettre en ?uvre un banc de test autour d'une machine industrielle, qui sera instrumenté avec des capteurs ultrasons. Les données récoltées seront par la suite traités par des algorithmes de classification ou de régression (réseaux de neurones, SVM, forêt aléatoire, ?), pour un diagnostic précis et fiable de l'état des machines.

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