Articles scientifiques

Découvrez les publications scientifiques d’Amiral Technologies

Comparaison de modèles de détection d’anomalies dans un contexte industriel

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Application aux données non cycliques

Détection des défauts des capteurs sur banc d’essai acoustique grâce au Machine Learning

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Amiral Technologies présente sa collaboration avec Airbus Aircraft sur la détection des pannes et l’utilisation d’un dictionnaire de défaillances pour identifier les anomalies observées sur un banc d’essai.

Détection d’anomalies en mode aveugle : les approches par jumeaux numériques

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La détection d’anomalies en l’absence d’historiques de défauts (en mode aveugle) dans les données industrielles nécessite la caractérisation du domaine de normalité. Deux classes d’approches se portent candidates à la […]

Benchmark : comparaison de modèles de prédiction de pannes

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La prédiction de pannes d’équipements industriels connectés en mode aveugle se base sur des algorithmes de détection d’anomalies ou de nouveautés sur des données de type séries temporelles brutes ou […]

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