Brevet FR3046232A1 — publié le 20170630

B14374 - DD16397SP 1 PROCÉDÉ POUR DÉTECTER UN ARC ÉLECTRIQUE PAR ANALYSE DE SA SIGNATURE ACOUSTIQUE Domaine La présente demande concerne un procédé pour détecter la formation d'un arc électrique dans un système électrique à partir de sa signature acoustique. Exposé de l'art antérieur Dans de nombreux systèmes électriques, notamment des systèmes haute tension tels que des armoires électriques, des transformateurs, des batteries électriques, des réseaux de distribution électrique, etc., des arcs électriques peuvent se former, par exemple par suite d'une surtension ou d'une défaillance telle que la rupture d'un câble ou l'usure d'un isolant. S'il est entretenu, un arc électrique peut provoquer de graves dommages et notamment entrainer un départ de feu. Les arcs électriques sont tout particulièrement dangereux dans les systèmes électriques à alimentation continue, dans la mesure où l'on ne peut pas compter sur un passage à zéro "naturel" de la tension d'alimentation pour provoquer l'extinction de l'arc. La détection précoce de la formation d'un arc électrique est un enjeu majeur pour la sécurité de nombreux systèmes électriques. Diverses solutions ont été proposées pour détecter la formation d'un arc électrique dans un système électrique. On a 3046232 B14374 - DD16397SP 2 notamment proposé des méthodes de détection basées sur des mesures de courant et de tension dans le système, des méthodes de détection basées sur des mesures de signaux optiques, des méthodes de détection basées sur des mesures de signaux électromagnétiques, 5 et des méthodes de détection basées sur des mesures de signaux acoustiques. On s'intéresse ici plus particulièrement aux méthodes de détection basées sur des mesures de signaux acoustiques. Résumé 10 Ainsi, un mode de réalisation prévoit un procédé pour détecter un arc électrique dans un système électrique à partir d'un signal provenant d'au moins un capteur détectant des ondes acoustiques dans le système, comprenant : a) calculer au moyen d'un dispositif de traitement, sur une fenêtre glissante 15 d'échantillons du signal, au moins un paramètre statistique choisi parmi le coefficient de dissymétrie et le coefficient d'aplatissement du signal ; b) détecter une occurrence éventuelle d'un évènement en tenant compte dudit au moins un paramètre statistique ; et c) réaliser une analyse fréquentielle du signal permettant 20 d'identifier un arc électrique lorsqu'un évènement est détecté à l'étape b). Selon un mode de réalisation, l'étape b) comprend la détection d'un pic ou d'une variation d'amplitude caractéristique dudit au moins un paramètre statistique. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre le calcul d'une grandeur représentative de l'énergie instantanée du signal. Selon un mode de réalisation, à l'étape b), il est tenu compte de ladite grandeur représentative de l'énergie instantanée 30 du signal pour détecter une occurrence éventuelle d'un évènement. Selon un mode de réalisation, l'étape c) comprend le calcul de la dérivée d'ordre 3 du signal, et la recherche d'un pic caractéristique dans le signal dérivé. Selon un mode de réalisation, l'étape c) comprend le 35 calcul de la densité spectrale de puissance du signal. 3046232 B14374 - DD16397SP 3 Selon un mode de réalisation, l'étape c) comprend le calcul d'une grandeur représentative de l'énergie du signal dans une bande spectrale caractéristique des arcs électriques, et la détection du franchissement éventuel d'un seuil d'énergie dans 5 cette bande. Selon un mode de réalisation, la grandeur représentative de l'énergie du signal dans une bande spectrale caractéristique des arcs électriques est normalisée par rapport à une grandeur représentative de l'énergie du signal dans une autre bande 10 spectrale. Un autre mode de réalisation prévoit un dispositif de calcul pour détecter un arc électrique dans un système électrique à partir d'un signal provenant d'au moins un capteur détectant des ondes acoustiques dans le système, comprenant un dispositif 15 de traitement agencé pour : a) calculer au moyen d'un dispositif de traitement, sur une fenêtre glissante d'échantillons du signal, au moins un paramètre statistique choisi parmi le coefficient de dissymétrie et le coefficient d'aplatissement du signal ; b) détecter une occurrence éventuelle d'un évènement en tenant compte 20 dudit au moins un paramètre statistique ; et c) réaliser une analyse fréquentielle du signal permettant d'identifier un arc électrique lorsqu'un évènement est détecté à l'étape b). Un autre mode de réalisation prévoit un système comprenant : un système électrique ; au moins un capteur agencé 25 pour détecter des ondes acoustiques dans le système électrique ; et un dispositif de calcul tel que défini ci-dessus agencé pour traiter un signal de sortie du capteur. Brève description des dessins Ces caractéristiques et leurs avantages, ainsi que 30 d'autres, seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : la figure 1 illustre un système électrique muni d'un dispositif de détection d'un arc électrique selon un exemple d'un 35 mode de réalisation ; 3046232 B14374 - DD16397SP 4 la figure 2 est un organigramme illustrant des étapes d'un procédé de détection d'un arc électrique selon un exemple d'un mode de réalisation ; et la figure 3 illustre un dispositif adapté à la mise en 5 oeuvre d'un procédé de détection d'un arc électrique selon un exemple d'un mode de réalisation. Description détaillée De mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références aux différentes figures. Par souci de clarté, seuls 10 les éléments qui sont utiles à la compréhension des modes de réalisation décrits ont été représentés et sont détaillés. En particulier, les systèmes électriques dans lesquels on cherche à détecter des arcs électriques n'ont pas été détaillés, les solutions de détection décrites étant compatibles avec tous les 15 systèmes électriques dans lesquels peuvent se produire des arcs électriques. La figure 1 représente un système électrique 100 à surveiller, par exemple une armoire électrique, un réseau de distribution d'électricité dans un avion, une batterie électrique, 20 ou tout autre système électrique dans lequel on souhaite pouvoir détecter l'apparition éventuelle d'un arc électrique. Le système électrique 100 est équipé d'un dispositif de détection d'un arc électrique comportant un capteur acoustique 102, par exemple un capteur à ultrasons, adapté à détecter des 25 ondes acoustiques dans le système électrique 100. La formation d'un arc électrique s'accompagne en effet de l'émission d'ondes acoustiques caractéristiques dont la détection peut permettre d'identifier la présence de l'arc. Le capteur 102 peut être disposé sur une paroi d'un boîtier du système électrique 100, ou en contact physique avec un conducteur électrique que l'on souhaite surveiller tout particulièrement. Bien qu'un seul capteur 102 soit illustré en figure 1, dans des variantes de réalisation, plusieurs capteurs 102 peuvent être prévus pour surveiller différentes parties du système 100. La sortie de chaque capteur 3046232 B14374 - DD16397SP 5 102 est par exemple traitée séparément de façon similaire ou identique à ce qui va être décrit plus en détail ci-après. Le capteur 102 fournit un signal de sortie 104 à un dispositif de calcul 106 du dispositif de détection d'un arc 5 électrique. A titre d'exemple, le signal de sortie 104 du capteur 102 est un signal numérique, et le dispositif de calcul 106 est un circuit de traitement numérique comprenant par exemple un microprocesseur. Le signal de sortie 104 est un signal dans le domaine temporel, représentant l'évolution en fonction du temps 10 de l'amplitude des ondes acoustiques captées par le capteur 102. Le dispositif de calcul 106 est adapté à analyser le signal fourni par le capteur 102 pour détecter la présence éventuelle d'un arc électrique dans le système 100. Le dispositif de calcul 106 fournit par exemple un 15 signal de sortie 108 à un module de sortie 110 du dispositif de détection d'un arc électrique, qui peut être une alarme, un afficheur, ou tout autre élément d'interface permettant d'informer un utilisateur de la présence d'un arc dans le système 100. Le dispositif de calcul 106 peut fournir, en plus ou à 20 la place du signal de sortie 108, un signal de sortie 112 renvoyé vers le système 100, qui peut par exemple commander la mise en sécurité du système 100 lorsqu'un arc électrique est détecté, par exemple par interruption du courant d'alimentation dans tout ou partie du système 100. 25 La mise en oeuvre d'une détection robuste d'un arc électrique à partir de sa signature acoustique passe par une analyse fréquentielle des signaux acoustiques détectés par le capteur 102. En effet, la détection de pics d'énergie acoustique dans des bandes de fréquence particulières, par exemple entre 80 30 et 120 kHz, permet d'obtenir de bonnes performances de détection des arcs électriques et de minimiser les risques de fausse détection liés à d'autres phénomènes susceptibles de générer des signaux acoustiques, par exemple des chocs mécaniques. L'analyse fréquentielle en temps réel du signal de sortie du capteur 102 requiert toutefois des ressources calculatoires importantes, et 3046232 B14374 - DD16397SP 6 se traduit par une consommation électrique élevée du dispositif de calcul 106. La figure 2 est un organigramme illustrant des étapes d'un procédé de détection d'un arc électrique selon un exemple 5 d'un mode de réalisation. Ce procédé peut être mis en oeuvre par le dispositif de calcul 106 du dispositif de détection d'arc électrique de la figure 1 pour réaliser une surveillance continue du système 100 et détecter au plus vite la formation d'un arc électrique. Un avantage du procédé de la figure 2 réside dans sa 10 complexité calculatoire relativement faible, qui permet notamment de limiter la consommation électrique du dispositif de calcul 106. Le procédé de la figure 2 comprend une étape 201 de calcul, sur une fenêtre W[i] d'échantillons consécutifs du signal de sortie 104 du capteur 102, d'au moins l'un des paramètres 15 statistiques suivants du signal 104 : le coefficient de dissymétrie (souvent désigné par le terme anglo-saxon "skewness") ; et le coefficient d'aplatissement (aussi appelé kurtosis). Le coefficient de dissymétrie SK[i] et le coefficient 20 d'aplatissement KU[i] du signal 104 dans la fenêtre W[i] peuvent être définis comme suit : n (Yi - Y) 3/S K [i] = s3 j =1 n (Yj 37)4/n K U [i] = s 4 j =1 où n est le nombre d'échantillons de la fenêtre W[i], j 25 est un entier allant de 1 à n, yj est la valeur de l'échantillon de rang j de la fenêtre W[i], y est la moyenne des n échantillons yj de la fenêtre W[i] et s est l'écart type des n échantillons yj de la fenêtre W[i]. 3046232 B14374 - DD16397SP 7 La fenêtre W[i] est une fenêtre glissante, et le calcul des paramètres statistiques SK[i] et/ou KU[i] peut être réalisé en temps réel au fur et à mesure de l'arrivée des échantillons. A titre d'exemple illustratif, la fenêtre W[i] comprend n=2000 5 échantillons et la période d'échantillonnage du signal 104 est égale à 1 ps, de sorte que chaque fenêtre W[i] couvre une période de 2 ms. Le pas de glissement de la fenêtre est par exemple de 1 échantillon, c'est-à-dire que la fenêtre W[i+1] contient les n-1 derniers échantillons yi de la fenêtre W[i], plus un échantillon 10 supplémentaire consécutif au dernier échantillon yn de la fenêtre W[i]. Les inventeurs ont constaté que la formation d'un arc électrique dans le système 100 se traduit par l'apparition d'un pic ou d'une forte variation d'amplitude dans l'un et/ou l'autre 15 des signaux statistiques SK[i] et KU[i]. Ainsi, le procédé de la figure 2 comprend une étape 203 de détection d'un pic ou d'une forte variation d'amplitude dans le signal statistique SK[i] et/ou KU[i]. A titre d'exemple, l'étape 203 peut comprendre, après l'étape de calcul du paramètre 20 statistique SK[i] et/ou KU[i], une étape de détection du franchissement éventuel d'un seuil haut ou bas par le paramètre statistique SK[i] et/ou KU[i]. Si aucun pic et aucune variation significative d'amplitude ne sont détectés à l'étape 203, les étapes 201 et 203 25 sont à nouveau mises en oeuvre pour la fenêtre suivante W[i+1] du signal 104. Si un pic ou une forte variation d'amplitude du paramètre statistique SK[i] et/ou KU[i] sont détectés à l'étape 203, le dispositif de détection peut en déduire qu'un évènement 30 pouvant correspondre à la formation d'un arc électrique s'est produit dans le système 100. La seule analyse statistique du signal 104 ne permet toutefois pas de déterminer avec certitude que l'évènement détecté correspond à l'apparition d'un arc électrique. En effet, d'autres évènements tels qu'un choc 35 mécanique peuvent être à l'origine du pic détecté dans le signal 3046232 B14374 - DD16397SP 8 SK[i] et/ou KU[i]. Ainsi, lorsqu'un évènement pouvant correspondre à un arc électrique est détecté à partir du signal statistique SK[i] et/ou KU[i] à l'étape 203, le procédé de la figure 2 met en oeuvre, lors d'une étape 205, une analyse fréquentielle du signal 5 104, permettant de discriminer la formation d'un arc électrique parmi différents types d'évènements. Des exemples de méthodes d'analyse fréquentielle du signal 104 pouvant être mises en oeuvre à l'étape 205 seront décrites ci-après. Lorsqu'un arc électrique est détecté lors de l'étape 10 d'analyse fréquentielle 205, un signal de sortie signalant cette détection peut être généré, par exemple en vue de déclencher une alarme et/ou une mise en sécurité du système électrique 100. Un avantage du procédé de la figure 2 est qu'en l'absence d'évènement remarquable dans le système 100, sa complexité 15 calculatoire se limite à la mise en oeuvre d'un calcul d'un ou plusieurs paramètres statistiques du signal 104 dans le domaine temporel. Ce n'est que lorsqu'un évènement remarquable est détecté à partir de cette analyse statistique du signal 104, qu'une analyse fréquentielle (potentiellement plus lourde en calculs) 20 est mise en oeuvre pour permettre de discriminer plus finement un arc électrique parmi différents types d'évènements et limiter ainsi les risques de fausses détections. Cette approche permet de réduire la consommation électrique globale du dispositif de détection d'arc électrique. 25 On notera qu'à l'étape 203, la détection d'un évènement peut être réalisée à partir du seul paramètre SK[i], à partir du seul paramètre KU[i], ou à partir des deux paramètres SK[i] et KU[i]. A titre d'exemple, la mise en oeuvre d'une analyse fréquentielle du signal 104 peut être déclenchée lorsqu'un pic ou 30 une variation significative d'amplitude sont détectés dans le signal SK[i], ou lorsqu'un pic ou une variation significative d'amplitude sont détectés dans le signal KU[i], ou lorsqu'un pic ou une variation significative d'amplitude sont détectés dans le signal produit SK[i]*KU[i]. 3046232 B14374 - DD16397SP 9 Outre les paramètres statistiques SK[i] et/ou KU[i], la détection d'un évènement pouvant correspondre à un arc électrique peut se baser sur d'autres grandeurs caractéristiques du signal 104, par exemple sur l'énergie instantanée du signal 104. A titre 5 d'exemple, l'étape 201 peut en outre comprendre, pour chaque échantillon du signal 104, le calcul de l'énergie instantanée du signal 104 normalisée sur l'écart type du bruit acoustique, définie comme suit : E I N [i] = lyi - 10 où noise est l'écart type du bruit acoustique mesuré par le capteur 102 sur une fenêtre de référence en l'absence de tout évènement remarquable (arc électrique, choc mécanique, etc.) susceptible de générer des ondes acoustiques, et où Pnoise est la moyenne du bruit acoustique dans cette même fenêtre de référence. 15 Lors de l'étape 203, on peut alors par exemple considérer qu'un évènement remarquable pouvant correspondre à un arc électrique s'est produit, et décider en conséquence de mettre en oeuvre l'étape 205 d'analyse fréquentielle du signal 104, lorsqu'un pic ou une variation significative d'amplitude ont été 20 détectés dans le signal statistique SK[i] et/ou KU[i], et que l'énergie instantanée normalisée EIN[i] de l'échantillon courant est supérieure à un seuil S. Le seuil S est par exemple compris entre 4 *Gnoise et 6 *Gnoise , par exemple égal à égal à 5 *GnoiseAnalyse fréquentielle - premier exemple 25 Dans cet exemple, l'étape 205 comprend le calcul de la dérivée d'ordre 3 du signal 104. L'opération de dérivation à l'ordre 3 du signal 104 correspond à un filtrage passe-haut du signal 104. Cette opération offre un bon compromis entre complexité calculatoire et efficacité de détection/discrimination 30 des arcs électriques. La dérivée d'ordre 3 du signal 104 présente un pic remarquable en présence d'un arc électrique, et ne présente aucun pic en présence d'un choc mécanique. Ainsi, l'étape 205 peut comprendre la recherche d'un éventuel pic caractéristique d'un °noise 3046232 B14374 - DD16397SP 10 arc électrique dans le signal 104. A titre d'exemple, le calcul de la dérivée d'ordre 3 du signal 104 et la recherche d'un éventuel pic dans le signal dérivé peuvent être mis en oeuvre sur la même fenêtre W[i] d'échantillons du signal 104 que celle ayant conduit 5 à détecter un évènement remarquable à l'étape 203, et/ou sur les fenêtres suivantes. Les modes de réalisation décrits ne se limitent toutefois pas à ce cas particulier. Analyse fréquentielle - deuxième exemple Dans cet exemple, l'étape 205 comprend une conversion 10 du signal temporel 104 fourni par le capteur 102 dans le domaine fréquentiel. Pour cela, l'étape 205 comprend par exemple le calcul d'une transformée de Fourier locale ou STFT (en anglais "Short Time Fourier Transform) sur une fenêtre d'échantillons consécutifs du signal 104, par exemple la même fenêtre W[i] d'échantillons du 15 signal 104 que celle ayant conduit à détecter un évènement remarquable à l'étape 203. La densité spectrale de puissance ou DSP dans la fenêtre de traitement peut ensuite être estimée, par exemple en calculant le module au carré de la STFT normalisé sur l'énergie totale de la fenêtre traitée. Connaissant la ou les 20 bandes de fréquence des ondes acoustiques générées par un arc électrique, il est alors possible de détecter/discriminer efficacement un arc électrique parmi différents types d'évènements. A titre d'exemple, l'étape 205 peut comprendre le calcul de l'énergie du signal 104 dans une bande spectrale 25 caractéristique des arcs électriques, par exemple la bande allant de 80 à 120 kHz, et la détection du franchissement éventuel d'un seuil d'énergie dans cette bande. Le traitement spectral du signal 104 peut être poursuivi en faisant glisser la fenêtre de traitement de manière à construire le spectrogramme du signal 104, 30 c'est-à-dire une matrice dans laquelle chaque colonne contient la DSP du signal 104 pour une fenêtre temporelle d'échantillons du signal 104. Le calcul du spectrogramme permet de suivre l'évolution temporelle du spectre du signal 104, ce qui permet d'améliorer encore les performances de détection/discrimination 35 des arcs électriques. L'étape 205 peut notamment comprendre 3046232 B14374 - DD16397SP 11 l'analyse de l'évolution temporelle de l'énergie du signal 104 dans une ou plusieurs bandes spectrales spécifiques. Cette analyse peut être réalisée de façon différentielle, par exemple en comparant l'énergie du signal 104 dans une bande spectrale 5 caractéristique des arcs électriques à l'énergie du signal 104 dans une ou plusieurs autres bandes spectrales. La STFT calculée à l'étape 205 peut être définie comme suit : +00 ST FT {x[n]}(m, co) = X[m, co] = x[n] - wind [n - m]. e-J" n--. 10 où X[m,w] est la STFT, m et w sont les variables discrétisées en temps (m) et en fréquence (w) de la STFT, x[n] est le signal dans le temps, n est le temps discret, et wind[] est la fenêtre glissante utilisée pour choisir et pondérer le sous-ensemble des échantillons sur lequel est estimée la STFT. 15 Pour un temps m fixé, la DSP calculée à l'étape 205 peut être définie comme suit : Px,norm(w) = Ws ,02 lx[w]12 où X[w] est la STFT pour un temps m fixé, et où la somme au dénominateur correspond à l'énergie totale du signal contenu 20 dans la fenêtre de calcul dans la bande allant de 0 à os/2, avec os=27rfs, fs étant la fréquence d'échantillonnage du signal 104. La figure 3 illustre un exemple d'un dispositif de traitement 300 du dispositif de calcul 106 de la figure 1. Le dispositif de traitement 300 est agencé pour mettre en oeuvre le 25 procédé de détection d'arc électrique décrit ci-dessus. Le dispositif 300 peut comprendre un ou plusieurs processeurs 302 (P) recevant des instructions mémorisées dans une mémoire d'instructions 304. Le dispositif de traitement 300 peut en outre comporter une mémoire 306 configurée pour mémoriser les 30 différentes grandeurs calculées lors de la mise en oeuvre du procédé de détection d'arc électrique, par exemple les paramètres IX[w]l2 3046232 B14374 - DD16397SP 12 statistiques SK[i] et/ou KU[i], l'énergie instantanée EIN[i] le cas échéant, la dérivée d'ordre 3 du signal 104 le cas échéant, les STFT et les DSP du signal 104 le cas échéant, etc. La mémoire 306 peut en outre mémoriser le signal variable dans le temps 104 5 provenant du capteur 102, qui est par exemple reçu par le processeur 302 par l'intermédiaire d'une interface d'entrée / sortie 308. L'interface d'entrée/sortie 308 peut en outre fournir le signal de sortie 112 du dispositif 106 adapté à contrôler le fonctionnement du système électrique 100 dans le cas où un arc 10 électrique est détecté. Le dispositif de traitement 300 comprend par exemple en plus un afficheur 310, qui par exemple fournit une interface utilisateur et des moyens pour alerter un utilisateur si un arc électrique est détecté. Des modes de réalisation particuliers ont été décrits. 15 Diverses variantes et modifications apparaîtront à l'homme de l'art. En particulier, les modes de réalisation décrits ne se limitent pas aux exemples de méthodes d'analyse fréquentielle du signal 104 (étape 205 du procédé de la figure 2) décrites ci-dessus. Plus généralement, toute autre méthode d'analyse 20 fréquentielle permettant la détection d'un arc électrique à partir de sa signature acoustique peut être mise en oeuvre lors de l'étape 205 du procédé de la figure 2. En outre, le procédé de détection d'arc électrique décrit en relation avec la figure 2 peut comprendre des étapes 25 supplémentaires optionnelles pour améliorer ses performances. A titre d'exemple un prétraitement du signal 104 peut être mis en oeuvre, consistant à réaliser un filtrage passe-bande du signal, selon une bande passante incluant les fréquences d'émission typiques des arcs électriques et des chocs mécaniques, de façon à 30 réduire la contribution énergétique du bruit. On notera que l'inclusion dans la bande passante du filtre de prétraitement des fréquences caractéristiques des chocs mécaniques (en plus des fréquences caractéristiques des arcs électriques) est facultative, mais a pour avantage de permettre la mise en oeuvre d'une 35 détection d'arc par analyse différentielle (différence entre 3046232 B14374 - DD16397SP 13 l'énergie aux fréquences caractéristiques des arcs et l'énergie aux fréquences caractéristiques des chocs). REVENDICATIONS1. Procédé pour détecter un arc électrique dans un système électrique (100) à partir d'un signal (104) provenant d'au moins un capteur (102) détectant des ondes acoustiques dans le système, comprenant : a) calculer au moyen d'un dispositif de traitement, sur une fenêtre glissante (W[i]) d'échantillons du signal (104), au moins un paramètre statistique choisi parmi le coefficient de dissymétrie (SK[i]) et le coefficient d'aplatissement (KU[i]) du signal (104) ; b) détecter une occurrence éventuelle d'un évènement en tenant compte dudit au moins un paramètre statistique (SK[i], KU[i]) ; et c) réaliser une analyse fréquentielle du signal (104) permettant d'identifier un arc électrique lorsqu'un évènement est détecté à l'étape b). 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape b) comprend la détection d'un pic ou d'une variation d'amplitude caractéristique dudit au moins un paramètre statistique (SK[i], KU[i]). 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre le calcul d'une grandeur représentative de l'énergie instantanée du signal (104). 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, à l'étape b), il est tenu compte de ladite grandeur représentative 25 de l'énergie instantanée du signal (104) pour détecter une occurrence éventuelle d'un évènement. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l'étape c) comprend le calcul de la dérivée d'ordre 3 du signal (104), et la recherche d'un pic 30 caractéristique dans le signal dérivé. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l'étape c) comprend le calcul de la densité spectrale de puissance du signal (104). 3046232 B14374 - DD16397SP 15 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l'étape c) comprend le calcul d'une grandeur représentative de l'énergie du signal (104) dans une bande spectrale caractéristique des arcs électriques, et la détection du franchissement éventuel 5 d'un seuil d'énergie dans cette bande. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel ladite grandeur représentative de l'énergie du signal (104) dans une bande spectrale caractéristique des arcs électriques est normalisée par rapport à une grandeur représentative de l'énergie 10 du signal (104) dans une autre bande spectrale. 9. Dispositif de calcul (106) pour détecter un arc électrique dans un système électrique (100) à partir d'un signal (104) provenant d'au moins un capteur (102) détectant des ondes acoustiques dans le système, comprenant un dispositif de 15 traitement agencé pour : a) calculer au moyen d'un dispositif de traitement, sur une fenêtre glissante (W[i]) d'échantillons du signal (104), au moins un paramètre statistique choisi parmi le coefficient de dissymétrie (SK[i]) et le coefficient d'aplatissement (KU[i]) du 20 signal (104) ; b) détecter une occurrence éventuelle d'un évènement en tenant compte dudit au moins un paramètre statistique (SK[i], KU[i]) ; et c) réaliser une analyse fréquentielle du signal (104) 25 permettant d'identifier un arc électrique lorsqu'un évènement est détecté à l'étape b). 10. Système comprenant : un système électrique (100) ; au moins un capteur (102) agencé pour détecter des ondes 30 acoustiques dans le système électrique (100) ; et un dispositif de calcul (106) selon la revendication 9 agencé pour traiter un signal de sortie (104) dudit au moins un capteur (102).