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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.




Dernières publications de l'équipe

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Elodie Robert. Health management of industrial vehicles and fleet maintenance optimization: taking into account operation constraints and mission planning. Automatic. Communauté Universite Grenoble Alpes, 2019. English. ⟨tel-02514920⟩

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Xavier Laval, Nadine Martin, Pascal Bellemain, C. Mailhes. Detection and localization of a gear fault using automatic continuous monitoring of the modulation functions. WCCM 2019 - Second World Conference on Condition Monitoring, Dec 2019, Singapore, Singapore. ⟨hal-02327201⟩

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Usama Aziz, Sylvie Charbonnier, Christophe Bérenguer, Alexis Lebranchu, Frédéric Prevost. A comparative performance evaluation framework for power based wind turbine fault detection methods. WindEurope Offshore 2019, Nov 2019, Copenhagen, Denmark. ⟨hal-02391923⟩


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