{"id":337,"date":"2019-02-27T16:51:40","date_gmt":"2019-02-27T16:51:40","guid":{"rendered":"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/?page_id=337"},"modified":"2019-02-27T16:51:40","modified_gmt":"2019-02-27T16:51:40","slug":"alstom-i","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/index.php\/alstom-i\/","title":{"rendered":"Alstom I"},"content":{"rendered":"

Classification de donn\u00e9es fonctionnelles<\/strong>
\n Application \u00e0 la d\u00e9tection de dysfonctionnements<\/strong><\/h4>\n

\"\"
\n<\/strong><\/h4>\n

Collaboration avec Alstom, Saint Ouen<\/em><\/p>\n

Le projet<\/h4>\n

Dans l’industrie, l’utilisation de capteurs pour surveiller la sant\u00e9 des \u00e9quipements est de plus en plus fr\u00e9quente. Ces capteurs enregistrent des informations en temps continu (comme la consommation \u00e9lectrique). Les donn\u00e9es obtenues sont alors des courbes index\u00e9es par le temps que l’on appelle fonctionnelles. De telles donn\u00e9es sont complexes \u00e0 utiliser telles quelles dans les proc\u00e9dures standards d\u2019analyses. La soci\u00e9t\u00e9 Alstom dispose aujourd\u2019hui de tels capteurs sur les aiguillages ferroviaires dans le but de d\u00e9tecter et diagnostiquer les dysfonctionnements d’aiguillages. La 1\u00e8re approche d\u2019Alstom a \u00e9t\u00e9 d’extraire des descripteurs de ces donn\u00e9es fonctionnelles et ensuite d\u2019appliquer des m\u00e9thodes de classification sur celles-ci. L’extraction de descripteurs (par des experts m\u00e9tiers) induit cependant un perte d’information et un biais m\u00e9tier. Alstom souhaitait alors travailler directement sur les donn\u00e9es fonctionnelles brutes tout en gardant une facilit\u00e9 d’interpr\u00e9tabilit\u00e9. Le contrat de recherche vise donc cet objectif.<\/p>\n

Ce probl\u00e8me a \u00e9t\u00e9 abord\u00e9 du point de vue de la classification gr\u00e2ce au logiciel MixtComp issu des recherches du laboratoire Paul Painlev\u00e9 et d’Inria permettant de classer des man\u0153uvres d’aiguillages d\u00e9finies par une variable fonctionnelle ainsi que des variables d’autres types. Le logiciel permet en effet une utilisation des donn\u00e9es fonctionnelles sans pr\u00e9traitement ainsi que l’utilisation simultan\u00e9e d’autres variables de types diff\u00e9rents.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats obtenus ont permis de confirmer la pertinence de la technologie pour r\u00e9aliser ces t\u00e2ches de d\u00e9tection et de diagnostic en s’appuyant sur l’analyse de la consommation \u00e9lectrique du moteur actionnant l’aiguillage. L’analyse a montr\u00e9 une augmentation de la qualit\u00e9 pr\u00e9dictive du mod\u00e8le en passant d’une approche bas\u00e9e sur des descripteurs \u00e0 une m\u00e9thode bas\u00e9e sur des donn\u00e9es fonctionnelles brutes.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Package\/logiciel<\/h4>\n

Le logiciel MixtComp est disponible en ligne sur MASSICCC<\/a> (mode SaaS).<\/p>\n

Une d\u00e9monstration de l’analyse est disponible ici<\/a> (onglet Alstom).<\/p>\n

Contact<\/strong><\/h4>\n

Christophe Biernacki : christophe.biernacki[AT]math.univ-lille1.fr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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