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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

A POMDP model for the joint optimization of condition monitoring quality and replacement decisions

Phuong Khanh Nguyen Thi, Khac Tuan Huynh, Phuc Do Van, Christophe Bérenguer, Antoine Grall. A POMDP model for the joint optimization of condition monitoring quality and replacement decisions. 10th International Conference on Mathematical Methods in Reliability, MMR 2017, Jul 2017, Grenoble, France. <hal-01530978>

Conditional reliability-based importance measures

Phuc Do Van, Christophe Bérenguer, Borgonovo Emanuele. Conditional reliability-based importance measures. 10th International Conference on Mathematical Methods in Reliability, MMR 2017, Jul 2017, Grenoble, France. <hal-01530996>

Virtual reality environment for fatigue disassembly task evaluation

Peter Mitrouchev, Jingtao Chen, Sabine Coquillart, Franck Quaine. Virtual reality environment for fatigue disassembly task evaluation. 15e Colloque National AIP-Priméca, Apr 2017, La Plagne, France. 2017. <hal-01524037>


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