# Modèles Additifs Neuronaux Multi classes (MNAM)

Charles-Maxime Gauriat, Yannick Pencolé, Pauline Ribot, Gregory Brouillet

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Charles-Maxime Gauriat, Yannick Pencolé, Pauline Ribot, Gregory Brouillet. Modèles Additifs Neuronaux Multi classes (MNAM). LAAS Research and Technology Days 2024 (RTDAYS), Jul 2024, Toulouse, France. 2024. [hal-04775898](https://hal.science/hal-04775898v1)

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Submitted on 12 Nov 2024

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## IA ET MAINTENANCE

### Modèles Additifs Neuronaux Multi classes MNAM

Vers l'interprétabilité des modèles pour la maintenance prévisionnelle de machines outils

Quel est le temps de vie résiduelle de la machine (RUL) ? Et pourquoi ?

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## APPLICATIONS & RÉALISATIONS

### Maintenance prévisionnelle de machine outils

* **Etablir la classe de dégradation courante d'une machine outil (broches)**

Classes (ex.): C9 (RUL=9 mois), C4, C1, C0...

**Modèle de vieillissement** obtenu par apprentissage automatique (MNAM)

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Système (broche)
Mesures vibratoires

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Spectre fréquentiel
(BPFO, BSF, ...)

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Modèle: 1 attribut = 1 amplitude fréquentielle
ou 1 statistique (RMS, Kurtosis,...)

Prédiction Cn
Maintenance
dans n mois

* **Interprétabilité de la prédiction: « fonctions de formes » issues du MNAM**

* Pourquoi telle ou telle prédiction?
  Explication fonction des attributs (freq.)

* Confiance de l'opérateur de maintenance

* Vers une mesure agnostique de l'interprétabilité des modèles

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## ACTEURS & MOYENS

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BOSCH

* **Equipe LAAS-DO-DISCO: Thèse CIFRE en collaboration avec BOSCH-Rodez**

* Doctorant : **Charles-Maxime Gauriat** Direction de thèse : Yannick Pencolé, Pauline Ribot

* Encadrant industriel: Gregory Brouillet

* Machines étudiées/Plateforme (BOSCH): GRIBS, RETCO... en contact avec les services de production et de maintenance sur site

* **Prix du meilleur article industriel IEEE International Conf. Of Prognostics and Health Management 2024.**
  **MNAM: An Interpretable Supervised Learning Method for Gearbox Degradation Detection**

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