Les Pôles de recherche du LTN |
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Diagnostic et Maintenance des systèmes de Transport Guidé |
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Responsable du Pôle : Patrice AKNIN |
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ObjectifsLes transports guidés, et ferroviaires tout spécialement, sont à un moment particulier de leur évolution. Les constructeurs, comme les exploitants, sont confrontés à une concurrence grandissante, et de plus ces derniers fonctionnent souvent avec une gestion séparée de leurs activités Infrastructure et Matériel. Des contraintes nouvelles s'imposent avec des objectifs de développement durable. Dans ce contexte technique et socio-économique, les politiques de maintenance doivent opérer des changements relativement radicaux dans l'optique : d'une réduction des coûts, d'une immobilisation des installations la plus courte possible, d'un très haut niveau de sécurité. De nouvelles instrumentations plus précises sont donc requises pour diagnostiquer les dégradations, en association avec des systèmes d'aide à la décision. La disponibilité de nouveaux systèmes de mesure intégrant des fonctionnalités de numérisation et de stockage à forte capacité associés à la possibilité de traitement, autorise aujourd'hui la définition de procédures de diagnostic automatiques ou semi-automatique, chose encore impossible il y a une dizaine d'années. De fait, l'expertise accumulée par les exploitants s'en trouve aujourd'hui modifiée par l'exploitation rapide qui peut être faite de bases de données de volume conséquent. L'intégration électronique de plus en plus poussée, la puissance des processeurs dédiés, les nouveaux principes de capteurs, les algorithmes temps réel innovants permettent la définition de "briques technologiques" à l'usage des concepteurs de nouveaux systèmes de transport. Depuis maintenant plusieurs années, le pôle Diagnostic et Maintenance de l'UR LTN intensifie ses activités sur ces thèmes en s'appuyant sur les disciplines académiques Traitement du signal, Reconnaissance des formes, Statistique, Diagnostic, Fiabilité. Les outils pratiqués sont des modèles graphiques, les réseaux bayésiens et les IO-HMM, les méthodes à noyaux, les modèles de mélange, les réseaux de neurones...
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Modifié le 02/12/2009 par LB