Anomaly Monitoring Method for Key Components of Satellite

This paper presented a fault diagnosis method for key components of satellite, called Anomaly Monitoring Method (AMM), which is made up of state estimation based on Multivariate State Estimation Techniques (MSET) and anomaly detection based on Sequential Probability Ratio Test (SPRT). On the basis of analysis failure of lithium-ion batteries (LIBs), we divided the failure of LIBs into internal failure, external failure, and thermal runaway and selected electrolyte resistance (Re) and the charge transfer resistance (Rct) as the key parameters of state estimation. Then, through the actual in-orbit telemetry data of the key parameters of LIBs, we obtained the actual residual value (RX) and healthy residual value (RL) of LIBs based on the state estimation of MSET, and then, through the residual values (RX and RL) of LIBs, we detected the anomaly states based on the anomaly detection of SPRT. Lastly, we conducted an example of AMM for LIBs, and, according to the results of AMM, we validated the feasibility and effectiveness of AMM by comparing it with the results of threshold detective method (TDM)

Wrist-based Phonocardiogram Diagnosis Leveraging Machine Learning

With the tremendous growth of technology and the fast pace of life, the need for instant information has become an everyday necessity, more so in emergency cases when every minute counts towards saving lives. mHealth has been the adopted approach for quick diagnosis using mobile devices. However, it has been challenging due to the required high quality of data, high computation load, and high-power consumption. The aim of this research is to diagnose the heart condition based on phonocardiogram (PCG) analysis using Machine Learning techniques assuming limited processing power, in order to be encapsulated later in a mobile device. The diagnosis of PCG is performed using two techniques; 1. parametric estimation with multivariate classification, particularly discriminant function. Which will be explored at length using different number of descriptive features. The feature extraction will be performed using Wavelet Transform (Filter Bank). 2. Artificial Neural Networks, and specifically Pattern Recognition. This will also use decomposed version of PCG using Wavelet Transform (Filter Bank). The results showed 97.33% successful diagnosis using the first technique using PCG with a 19 dB Signal-to-Noise-Ratio. When the signal was decomposed into four sub-bands using a Filter Bank of the second order. Each sub-band was described using two features; the signal’s mean and covariance. Additionally, different Filter Bank orders and number of features are explored and compared. Using the second technique the diagnosis resulted in a 100% successful classification with 83.3% trust level. The results are assessed, and new improvements are recommended and discussed as part of future work.Teknologian valtavan kehittymisen ja nopean elämänrytmin myötä välittömästi saatu tieto on noussut jokapäiväiseksi välttämättömyydeksi, erityisesti hätätapauksissa, joissa jokainen säästetty minuutti on tärkeää ihmishenkien pelastamiseksi. Mobiiliterveys, eli mHealth, on yleisesti valjastettu käyttöön nopeaksi diagnoosimenetelmäksi mobiililaitteiden avulla. Käyttö on kuitenkin ollut haastavaa korkean datan laatuvaatimuksen ja suurten tiedonkäsittelyvaatimuksien, nopean laskentatehon ja sekä suuren virrankulutuksen vuoksi. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli diagnosoida sydänsairauksia fonokardiogrammianalyysin (PCG) perusteella käyttämällä koneoppimistekniikoita niin, että käytettävä laskentateho rajoitetaan vastaamaan mobiililaitteiden kapasiteettia. PCG-diagnoosi tehtiin käyttäen kahta tekniikkaa 1. Parametrinen estimointi käyttäen moniulotteista luokitusta, erityisesti signaalien erotteluanalyysin avulla. Tätä asiaa tutkittiin syvällisesti käyttäen erilaisia tilastotieteellisesti kuvailevia piirteitä. Piirteiden irrotus suoritettiin käyttäen Wavelet-muunnosta ja suodatinpankkia. 2. Keinotekoisia neuroverkkoja ja erityisesti hahmontunnistusta. Tässä menetelmässä käytetään myös PCG-signaalin hajoitusta ja Wavelet-muunnos -suodatinpankkia. Tulokset osoittivat, että PCG 19dB:n signaali-kohina-suhteella voi johtaa 97,33% onnistuneeseen diagnoosiin käytettäessä ensimmäistä tekniikkaa. Signaalin hajottaminen neljään alikaistaan suoritettiin käyttämällä toisen asteen suodatinpankkia. Jokainen alikaista kuvattiin käyttäen kahta piirrettä: signaalin keskiarvoa ja kovarianssia, näin saatiin yhteensä kahdeksan ominaisuutta kuvaamaan noin yhden minuutin näytettä PCG-signaalista. Lisäksi tutkittiin ja verrattiin eriasteisia suodattimia ja piirteitä. Toista tekniikkaa käyttäen diagnoosi johti 100% onnistuneeseen luokitteluun 83,3% luotettavuustasolla. Tuloksia käsitellään ja pohditaan, sekä tehdään niistä johtopäätöksiä. Lopuksi ehdotetaan ja suositellaan käytettyihin menetelmiin uusia parannuksia jatkotutkimuskohteiksi.fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

La gestion de la qualité de service temps-réel dans les réseaux de capteurs sans fil

In the last years, Wireless Sensor Networks ‘WSN’ knew a tremendous evolution which attracted many applications. WSN has several characteristics that make it a unique research field, such as, WSN nodes’ constraints and the unreliable (lossy) wireless communication. The IEEE 802.15.4 standard is the first standard designed for this type of networks known as LR-WPANs ‘Low-Rate Wireless Personal Area Network’. The energy conservation mechanism proposed by the current standard is quite efficient and very flexible. This flexibility comes from the ability to configure different duty cycles to meet specific applications’ requirements. However, this mechanism has a considerable impact on the end-to-end delay. Our approach resolves the energy/delay trade-off by avoiding the storage of the real-time data in the coordinator during sleep time, more particularly in Multi-source Multi-sink networks. A new superframe structure is adopted and a deterministic reception scheduling is used. In this thesis, we also proposed a new WPAN model for the Network Simulator 3 ‘NS-3’.Le monde des réseaux de capteurs sans fil ‘RCSF’ a connu de grands progrès au cours de ces dernières années. Ainsi, les RCSF ont pu intégrer divers champs d’application (environnement, militaire, médecine, domotique ...) dont quelques-uns ayant des exigences en termes de qualité de service ‘QdS’. Cependant, la garantie de la QdS dans un RCSF pose des problèmes de recherche non triviaux, à cause de la nature peu fiable de la communication sans fil et des limitations des ressources des nœuds RCSF (processeur, mémoire, énergie ...). Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes focalisés sur les protocoles MAC afin d’améliorer le support de QdS dans les RCSF. Plus particulièrement, le standard IEEE 802.15.4. Les mécanismes de conservation d’énergie proposés par ce standard sont efficaces et présentent une flexibilité par rapport aux besoins des applications. Néanmoins, le temps de sommeil des nœuds affecte considérablement le délai de communication, donnant naissance à un compromis énergie/délai. Pour résoudre ce problème, nous avons amélioré ce standard pour un meilleur support des applications temps-réel. L’approche proposée permet de réduire le délai de communication de manière significative, même pour de faibles rapports cycliques, grâce au nouveau format de la supertrame. Les performances ont été validées par simulation et sur des plateformes de nœuds RCSF réelles. Nous avons proposé également un modèle de simulation pour le standard IEEE 802.15.4 sous le simulateur NS-3