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Équipe

Signal automatique pour la surveillance, le diagnostic et la biomécanique
Responsable(s) d'équipe : Franck QUAINE, Pierre GRANJON

L'équipe Signal et Automatique pour la surveillance, le diagnostic et la biomécanique SAIGA mène des recherches sur l'analyse et la modélisation des systèmes complexes. Ces travaux portent sur la compréhension, la surveillance, le diagnostic et la sûreté des systèmes industriels, naturels et biomécaniques vivants.

Mots clés : Modélisation, Temps-fréquence, Multi-capteurs, Reconnaissance de formes, Séparation de sources, Modèles biomécaniques, EMG, Mouvement humain, Surveillance, Sûreté, Diagnostic, Pronostic

 

vignette slides SaigaPrésentations de l'équipe :
Français (pdf, 119 ko)
English (pdf, 100 ko)

THEMATIQUES DE L'EQUIPE

 

Les systèmes complexes étudiés par SAIGA sont les systèmes mécatroniques, les systèmes de production, de transport ou de communication, et les systèmes vivants. Ces systèmes sont parfois distribués. Dans certains cas, les méthodologies développées doivent être autonomes et intégrées, et donc respecter les contraintes des systèmes embarqués. Les 3 thèmes de l’équipe reflètent sa composition et renforcent sa cohérence disciplinaire autour du Signal, de l’Automatique et de la Biomécanique. Cette composition est originale et s’appuie sur la présence de compétences dans ces disciplines au sein même de l’équipe, elle explique l’originalité de nos résultats.

Les applications privilégiées de l’équipe SAIGA sont l’ENERGIE et la SANTE, domaines d’application qui fédèrent l’activité fondamentale de chacun et de chaque thème.



A la une
AnnonceArrivée de Jan PRISTAS dans l'équipe SAIGA

Jan PRISTAS a rejoint l'équipe SAIGA en tant qu'ingénieur d'étude pour une durée de 6 mois . Il travaillera en collaboration avec  Jean-Marc THIRIET (GIPSA-LAB) et  Stéphane MOCANU (LIG) dans le cadre du projet ANR ASTRID SACADE

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Dernières publications de l'équipe

Design of a Low Complexity Interference Detector for LPWA Networks

Chhayarith Heng Uy, Carolynn Bernier, Sylvie Charbonnier. Design of a Low Complexity Interference Detector for LPWA Networks. IEEE I$^2$MTC 2019. IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, May 2019, Auckland, Australia. 〈cea-01972990〉

Energy Efficient Channel State Classification for Lifetime Enhancement of LPWA Networks

Chhayarith Heng Uy, Carolynn Bernier, Sylvie Charbonnier. Energy Efficient Channel State Classification for Lifetime Enhancement of LPWA Networks. 11th International Conference on COMmunication Systems & NETworkS, Jan 2019, Bangaluru, India. 〈cea-01972976〉

A combined mono- and multi-turbine approach for fault indicator synthesis and wind turbine monitoring using SCADA data

Alexis Lebranchu, Sylvie Charbonnier, Christophe Bérenguer, Frédéric Prevost. A combined mono- and multi-turbine approach for fault indicator synthesis and wind turbine monitoring using SCADA data. ISA Transactions, Elsevier, 2018, 〈10.1016/j.isatra.2018.11.041〉. 〈hal-01965733〉


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