Aller au menu Aller au contenu
Diversité scientifique et technologique
L'école d'ingénieurs de physique, électronique, matériaux
Diversité scientifique et technologique

> Formation

5PMSEMD0 : Energy Monitoring and Diagnostics - WPMTDEM0

A+Augmenter la taille du texteA-Réduire la taille du texteImprimer le documentEnvoyer cette page par mail cet article Facebook Twitter Linked In
  • Volumes horaires

    • CM : 4.0
    • TD : 0
    • TP : 2.0
    • Projet : 14.0
    • Stage : 0
    • DS : 0
    Crédits ECTS : 2.0

Objectifs

  • sensibiliser au problème de la surveillance et du diagnostic de systèmes
  • compléter les outils et méthodes nécessaires à ce type de problèmes
  • acquérir de l'autonomie au travers d'expériences pratiques
Contact Cornel IOANA, Pierre GRANJON

Contenu

  1. introduction à la surveillance et au diagnostic des systèmes (cours)
  2. détection séquentielle de ruptures dans les signaux (cours/BE)
    • énoncé du problème
    • algorithmes de type CuSum
    • algorithmes de type GLR
  3. projets de surveillance et diagnostic de systèmes (projet)


Prérequis
  • bases de science des données (corrélation, analyse spectrale, filtrage, ...)
  • bases de la théorie de l'estimation (estimateur du maximum de vraisemblance)
  • bases de la théorie de la détection (tests d'hypothèses binaires)

Contrôles des connaissances

Session normale / First session
Evaluation rattrapable (ER) / ER assessment : 1 project / 1 project

Si situation 100% distancielle / If distant learning mandatory:
Evaluation rattrapable (ER) / ER assessment : 1 projet / 1 project



Moyenne de l'UE / Course Unit assessment = ER 100%
--------------------------------------------------------------------------------
Session 1 :
si cours en présence : rapport de projet (100%)
si cours à distance : rapport de projet (100%)

Session 2 :
si présentiel possible : rapport de projet (100%)
si distanciel imposé : rapport de projet (100%)

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9
Cursus ingénieur->Masters->Semestre 9

Bibliographie

Detection of Abrupt Changes - Theory and Application. Michèle Basseville, Igor Nikiforov. Prentice Hall - http://people.irisa.fr/Michele.Basseville/kniga/, 1993.

Statistical inference for engineers and data scientists. Pierre Moulin, Venugopal V. Veeravalli. Cambridge University Press, 2019.

The CuSum algorithm - A small review. Pierre Granjon. Technical report - https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00914697, 2013

A+Augmenter la taille du texteA-Réduire la taille du texteImprimer le documentEnvoyer cette page par mail cet article Facebook Twitter Linked In

mise à jour le 29 juillet 2020

Université Grenoble Alpes