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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Systèmes de maintenance prédictive basés sur l’acoustique et les ultrasons pour les équipements industri


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

SL-DRT-26-0528  

Direction

DRT

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Systèmes de maintenance prédictive basés sur l’acoustique et les ultrasons pour les équipements industriels

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Les convertisseurs de puissance sont essentiels dans de nombreuses applications telles que l’industrie, les systèmes photovoltaïques, les véhicules électriques et les centres de données. Leur maintenance conventionnelle est souvent basée sur des calendriers fixes, entraînant un remplacement prématuré des composants et une quantité importante de déchets électroniques.
Ce projet de doctorat vise à développer une nouvelle approche de surveillance non invasive et à faible coût, basée sur les ultrasons, afin d’évaluer l’état de santé et la durée de vie résiduelle (RUL) des convertisseurs de puissance déployés dans divers secteurs industriels.

La recherche se concentrera sur l’identification et la caractérisation des signatures ultrasonores émises par des composants électroniques vieillissants, ainsi que sur le développement de réseaux de neurones guidés par la physique (PINNs) pour modéliser leurs mécanismes de dégradation. Le projet combinera des études expérimentales avec des techniques avancées de traitement du signal et d’intelligence artificielle (compressed sensing), dans le but de détecter les premiers signes de défaillance et de permettre des stratégies de maintenance prédictive exécutées localement (edge deployment).

Les travaux de recherche seront menés dans le cadre d’un réseau doctoral Marie Sklodowska-Curie Actions (MSCA), offrant une formation internationale, une collaboration interdisciplinaire et des périodes de mobilité auprès de partenaires académiques et industriels de premier plan en Europe (Italie et Pays-Bas pour cette offre de doctorat).

Université / école doctorale

Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Université Grenoble Alpes

Localisation du sujet de thèse

Site

Grenoble

Critères candidat

Formation recommandée

Master’s degree in signal processing, applied physics, electrical/electronic engineering, or data science with an interest in physical systems.

Demandeur

Disponibilité du poste

01/05/2026

Personne à contacter par le candidat

FASSI Youssof youssof.fassi@cea.fr
CEA
DES/DEHT/S2TC/L2EP
Bat. 51D - P. D340
17, av des martyrs
38054 Grenoble Cedex

Tuteur / Responsable de thèse

BOISSEAU Sébastien sebastien.boisseau@cea.fr
CEA
DRT/DSYS/SSCE/LAIC
51C / C230 – LETI/DSYS/SSCE/LAIC
17 rue des Martyrs
38054 Grenoble Cedex 9

04.38.78.08.99

En savoir plus


http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/plateformes/plateforme-systemes-cyber-physiques.aspx