Classification de signaux temporels avec un capteur neuromorphique : application au diagnostic de fautes automobiles

L’emploi d’une stratégie de diagnostic de fautes est un élément essentiel du cycle de vie opérationnel d’un système moderne. Cependant, la complexité de ces systèmes nécessite le développement de nouvelles approches de diagnostic plus performantes. En effet, les méthodes traditionnelles de diagnostic de fautes centralisées, qui analyse les données de nombreux capteurs en temps réel, sont limitées par leur capacité de traitement et leur consommation énergétique élevée. Cette tendance a poussé un groupe du 3IT à développer un nouveau type de capteurs intelligents (AIMEMS) capable de traiter les données sensorielles directement à la source (Edge computing). Ce nouveau capteur compact et à faible consommation énergétique permet l’emploi des méthodes de Reservoir Computing directement à la source des données. Les approches de diagnostic de fautes intégrant les méthodes de Reservoir Computing (RC) sont généralement dépendantes d’une collecte d’une quantité importante de données représentant chaque type de fautes. Par contre, dans le cas d’une application pratique, la détection d’anomalies à partir d’une seule classe (One-Class learning) est une alternative beaucoup mieux adaptée. L’objectif de ce projet est de démontrer qu’il est possible d’utiliser le AIMEMS pour effectuer une détection d’anomalies mécaniques automobiles à partir de signaux vibratoires basée sur une approche de One-Class learning tout en étant compatible avec l’utilisation du AIMEMS. La résolution du problème est effectuée de manière incrémentale. Une approche logicielle compatible au AIMEMS, basée sur les méthodes de RC nommée Echo State Network (ESN), est d’abord testée pour valider les performances de détection de fautes à partir des signaux vibratoires selon un entrainement supervisé. Les résultats montrent qu’une précision supérieure à 93% peut être atteinte, tout en capturant 97% des fautes présentes dans les données de tests. Puis, une nouvelle approche employant une paire d’AIMEMS se supervisant mutuellement et entraînée uniquement sur des données provenant d’un état mécanique sain est développée. Les simulations numériques montrent que plus de 80% des fautes peuvent être capturées avec une probabilité de fausses alarmes de 0.0048%. Enfin, la méthodologie développée est testée avec l’emploi d’une paire d’AIMEMS sur un banc de test en laboratoire. Une probabilité de détection de fautes de 62% est obtenue avec une probabilité de fausses alarmes de 8%. Les problèmes de performances sont analysés dans le but d’obtenir de meilleures performances pour des tests futurs

Book reviews

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/43178/1/24_2004_Article_BF00879508.pd

A High Performance Remote Sensing Product Generation System Based on a Service Oriented Architecture for the Next Generation of Geostationary Operational Environmental Satellites

The Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) series R, S, T, U (GOES-R) will collect remote sensing data at several orders of magnitude compared to legacy missions, 24 × 7, over its 20-year operational lifecycle. A suite of 34 Earth and space weather products must be produced at low latency for timely delivery to forecasters. A ground system (GS) has been developed to meet these challenging requirements, using High Performance Computing (HPC) within a Service Oriented Architecture (SOA). This approach provides a robust, flexible architecture to support the operational GS as it generates remote sensing products by ingesting and combining data from multiple sources. Test results show that the system meets the key latency and availability requirements for all products

In-sensor human gait analysis with machine learning in a wearable microfabricated accelerometer

Abstract In-sensor computing could become a fundamentally new approach to the deployment of machine learning in small devices that must operate securely with limited energy resources, such as wearable medical devices and devices for the Internet of Things. Progress in this field has been slowed by the difficulty to find appropriate computing devices that operate using physical degrees of freedom that can be coupled directly to degrees of freedom that perform sensing. Here we leverage reservoir computing as a natural framework to do machine learning with the degrees of freedom of a physical system, to show that a micro-electromechanical system can implement computing and the sensing of accelerations by coupling the displacement of suspended microstructures. We present a complete wearable system that can be attached to the foot to identify the gait patterns of human subjects in real-time. The computing efficiency and the power consumption of this in-sensor computing system is then compared to a conventional system with a separate sensor and digital computer. For similar computing capabilities, a much better power efficiency can be expected for the highly-integrated in-sensor computing devices, thus providing a path for the ubiquitous deployment of machine learning in edge computing devices

Dataset - In-sensor human gait analysis with machine learning in a wearable microfabricated accelerometer

<p>This is a dataset accompanying the paper "In-sensor human gait analysis with machine learning in a wearable microfabricated accelerometer" published in Nature Communications Engineering (2024). It contains digitized waveforms from the reference accelerometer and from the MEMS device, for 10 participants walking in four gait patterns at five possible treadmill speeds.</p&gt