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8 results on '"ONANENA, Raissa"'

2. Supervised learning of a regression model based on latent process. Application to the estimation of fuel cell life time

Author

Onanena, Raïssa, Chamroukhi, Faicel, Oukhellou, Latifa, Candusso, Denis, Aknin, Patrice, and Hissel, Daniel

Subjects
Statistics - Machine Learning, Computer Science - Learning, Statistics - Applications
Abstract

This paper describes a pattern recognition approach aiming to estimate fuel cell duration time from electrochemical impedance spectroscopy measurements. It consists in first extracting features from both real and imaginary parts of the impedance spectrum. A parametric model is considered in the case of the real part, whereas regression model with latent variables is used in the latter case. Then, a linear regression model using different subsets of extracted features is used fo r the estimation of fuel cell time duration. The performances of the proposed approach are evaluated on experimental data set to show its feasibility. This could lead to interesting perspectives for predictive maintenance policy of fuel cell., Comment: In Proceeding of the 8th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (IEEE ICMLA'09), pages 632-637, 2009, Miami Beach, FL, USA

Published
2013

3. Statistics for Cameroonian women in science involved in United Nations sustainable development goals.

Author

Sendja, Bridinette Thiodjio, Onanena, Raissa, Fobasso, Redrisse Djoumessi, Tsake, Aude Molha, Ida, Bernice Kenyo Wamba, Onana, Marthe Boyomo, and Ngabireng, Claude-Marie

Subjects
*WOMEN in science, *SUSTAINABLE development, *WOMEN in physics, *GREEN infrastructure, *INFRASTRUCTURE (Economics), DEVELOPING countries
Abstract

Developing countries have experienced a relatively rapid growth rate since 2000, which increases the desirability of developing sustainable and robust infrastructure systems. However, it is clear that in developing countries, achieving United Nations (UN) sustainable development goals (SDGs) is not an easy task. Despite all the efforts being made, a considerable number of factors and challenges, such as inequality, hunger, water scarcity, and climate change, are slowing progress. These challenges are becoming more relevant when it comes to women in science and especially in physics, leading to their underrepresentation at a global level and in Cameroon in particular. A survey has been conducted to assess the challenges faced by physicists working in various UN SDG fields. The present study recommends the government and population to be highly engaged in promoting and encouraging women in physics to participate in UN SDGs. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2023
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6. Contribution à l'évaluation des caractéristiques technico-commerciales des PV en conditions de fonctionnement dans la region centre du Cameroun

Author

TOLOK NELEM, Aristide, ONANENA, Raissa, Mbele, N., PERABI, Steve, Ele, P., NDIAYE, P.A.S., Université de Yaoundé I, Ecole Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé (ENSPY), Institut Universitaire de Technologie de Douala (IUT Douala), Université de Douala, École Supérieure Polytechnique de Dakar (ESP), Université Cheikh Anta Diop [Dakar, Sénégal] (UCAD), and Université de Lorraine [UL]

Subjects
[SPI.NRJ]Engineering Sciences [physics]/Electric power, caractérisation, LabVIEW, PV, conditions de fonctionnement, performances
Abstract

International audience; Les panneaux photovoltaïques sont commercialisés avec des caractéristiques déterminées dans des Conditions de Test Standard (STC). A l’utilisation, les performances obtenues sont généralement en dessous. En effet, les conditions de test en laboratoire sont différentes des conditions d’exploitation. Les conditions environnementales de fonctionnement étant variables, chaque instant, saison et lieu déterminent par exemple la puissance que va produire un panneau dans des conditions réelles d’exploitation. Dans cet article, nous présentons pour deux modules PV de même puissance crête, la différence qui existe entre les performances et indicateurs de rendement constructeur et celles obtenues dans les conditions réelles d’exploitation dans la zone Centre du Cameroun. La caractérisation des panneaux en condition d’exploitation est réalisée à partir des données recueillis, conditionnées et traitées sur une plateforme LabVIEW.

Published
2018

8. Fuel Cell Health Monitoring Using Self Organizing Maps

Author

ONANENA, Raissa, Oukhellou, Latifa, COME, Etienne, Jemei, Samir, Candusso, Denis, Hissel, Daniel, Aknin, Patrice, Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) (FEMTO-ST), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/GRETTIA), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Direction scientifique (IFSTTAR/DS), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/COSYS/GRETTIA), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Communauté Université Paris-Est, Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Laboratoire Commun de Belfort : Hydrogène et Pile à Combustible pour les applications au transport (FC LAB), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Laboratoire Transports et Environnement (IFSTTAR/AME/LTE), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon-Université de Lyon-Laboratoire des Technologies Nouvelles (IFSTTAR/COSYS/LTN), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Laboratoire des Technologies Nouvelles (IFSTTAR/COSYS/LTN), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Laboratoire Transports et Environnement (IFSTTAR/AME/LTE), and Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon-Université de Lyon

Subjects
lcsh:Computer engineering. Computer hardware, DUREE DE VIE, [PHYS.MECA.MEFL]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of the fluids [physics.class-ph], SURVEILLANCE, [SPI.NRJ]Engineering Sciences [physics]/Electric power, [PHYS.MECA.THER]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Thermics [physics.class-ph], lcsh:TP155-156, lcsh:TK7885-7895, lcsh:Chemical engineering, [SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic
Abstract

International audience; The problem of durability of fuel cell technology is central for its spreading and commercialization. There is therefore a growing need to build accurate diagnosis tools which can give the operating state of the fuel cell during their use. When supervised machine learning approaches are used to build such diagnosis tools, they generally require a large amount of labeled data. Collection and annotation of data can be either difficult to perform or time consuming. In this paper, authors are interested in the monitoring of fuel cells in an unsupervised framework, meaning that no labels are required to learn the diagnosis model. The aim is to build a monitoring tool able to easily visualize the State Of Health of full cells fromelectrochemical impedance spectroscopy measures, showing thus its evolution from fault free case ("normal" behaviour) to defective classes such as drying or flooding. The proposed approach is based on Self Organizing Maps (SOM) which have shown their performance to solve fault detection and prediction in many industrial systems. By automatically visualizing the data into a two-dimensional space, the interpretation of the results have become easy and instinctive. The approach also allows the clustering of the data into different groups of classes, thus enabling the classification of new observations. Experimental results carried out on real data sets have shown the efficiency of the proposed approach with respect to standard supervised and unsupervised classification approaches.

Published
2013
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