Segueix-nos a:

Blogs

Seguiu tota la nostra activitat de doctorat en Tecnologies i Gestió de la Informació, Arquitectura i Geofísica de La Salle-URL.

05 març 2024 | Publicat per Equipo Editorial de PhD

Aproximacions neuronals a la diagnosi i prognosi del material rodant

Autor: Alexandre Trilla Castelló. Director: Dr. Xavier Vilasís Cardona. Tribunal: Dra. Olga Fink, Dr. Jordi Vitrià Marca, Dr. Piero Baraldi. Data: Dimecres 13 de març de 2024, Hora: 10:00h. Lloc: Sala de Graus - La Salle

El transport ferroviari es una solució de mobilitat que ha de ser alhora fiable i segura. Amb aquesta finalitat, el manteniment predictiu se centra en aplicar la ciència de dades per a maximitzar la disponibilitat dels actius de material rodant. Això porta a modelar la seva degradació per a minimitzar el temps d’inactivitat mitjançant la prevenció de fallades que afecten el servei. En aquesta línia de valor afegit, la Intel·ligència Artificial (IA) i l’Aprenentatge Automàtic (AA) han demostrat ser tècniques efectives per a extreure patrons latents de comportament a partir de les dades disponibles. Aquesta tesi posa l’èmfasi en l’Aprenentatge Profund, que és l’estat de l’art en la recerca de xarxes neuronals com a paradigma líder en IA i AA. A més, l’abast del treball s’emmarca en el context industrial multinacional d’Alstom, que opera en els principals mercats ferroviaris a nivell mundial, amb presència en els camps del transport de passatgers, senyalització i locomotores. La tesi pretén ser un treball de referència a Alstom en l’àmbit del manteniment predictiu del material rodant, especialment mitjançant l’ús de xarxes neuronals profundes per al desenvolupament de solucions de manteniment avançades que siguin fiables i efectives. Per a tal finalitat, s’han considerat diferents entorns amb tipus de dades mixtes, es a dir, amb variables contínues i discretes, i diferents objectius predictius com la diagnosi i la prognosi. Com a resultat d’aquesta investigació, s’han publicat tres articles en revistes indexades (a mes d’algunes ponències en congressos). 
 

Share

Afegeix un nou comentari

CAPTCHA
Aquesta pregunta es fa per comprovar si vostè és o no una persona real i impedir l'enviament automatitzat de missatges brossa.
12 + 7 =
Resol aquest problema matemàtic simple i escriu el resultat. Ex. per 1+3, escriu 4.