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Session
Cours
Responsable(s) Tony Wong

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Sauvegarde réussie
Echec de sauvegarde
Avertissement


Préalables

Programme(s) : 7485,7885
             
  Profils(s) : Tous profils  
             
    GPA434    
             
 

Unités d’agrément

66,7 % 33,3 %
Total d'unités d'agrément : 58,8

Qualités de l’ingénieur

 











Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué

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Descriptif du cours

Au terme de ce cours, l’étudiant ou l'étudiante sera en mesure :

  • de concevoir des systèmes constitués d’éléments physiques connectés à des services infonuagiques;
  • d'intégrer des modules de mise en forme du signal, d’acquisition et transferts de données;
  • d'appliquer des techniques de traitement prédictif aux données enregistrées;
  • de générer des indicateurs de performance et des tableaux de bord.

Microcontrôleur open source Arduino : caractéristiques matérielles et méthode d’échantillonnage. Système sur une puce Raspberry PI : techniques d’interfaçage, gestion des signaux d’interruption et d’entrée/sortie; contrôle des opérations par sketch, python et la technologie orientée-objet; techniques d’accès aux services infonuagiques à l’aide des protocoles de données : REST et MQTT. Application des méthodes prédictives dans le traitement des données : partitionnement, classification et estimation.

Séances de laboratoire : oeuvrer, au sein d’une équipe, dans des projets de conception, realization et implantation intégrant modules d’acquisition des signaux, microcontrôleur Arduino, système Raspberry PI et services infonuagiques ThinkSpeak de MATLAB; application et comparaison des méthodes prédictives dans le forage des données.






Objectifs du cours

Les séances de cours et de laboratoire seront dédiées à la réalisation du projet de session. Cette approche permettra aux étudiants d’apprendre et d’appliquer les étapes de conception dans la réalisation des systèmes d'objets connectés. Plus spécifiquement, au terme de ce cours, les étudiants devront être capables :

  • De reconnaître les éléments d’un système IIoT (Internet industriel des objets);
  • De réaliser les interconnexions matérielles et logicielles;
  • D’adapter des techniques du domaine des systèmes embarqués;
  • De concevoir des objets connectés selon le paradigme orienté-objet;
  • D’interagir avec des services infonuagiques;
  • D’implanter des solutions utilisant l’apprentissage automatique.

Stratégies pédagogiques

39           heures de cours

24           heures de laboratoires

3 heures de travail personnel par semaine

 

La lecture des notes de cours est obligatoire pour la réussite de ce cours.

 

Trois (3) heures de cours par semaine. Les séances de cours sont des moments privilégiés pour présenter et expérimenter différentes techniques de conception. Les difficultés rencontrées et les approches de contournement seront discutées afin d’identifier les solutions les plus efficientes.

 

Deux (2) heures de laboratoire par semaine serviront à poursuivre l’expérimentation et l’application des techniques de conception. Les solutions identifiées en classe seront déployées. Les résultats obtenus seront analysés et discutés.

 



Utilisation d’appareils électroniques

Pas d'enregistrement audio/vidéo sans autorisation de l'enseignant.



Coordonnées de l’enseignant

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