Brevet FR3117249A1 — publié le 20220610

Procédé d’analyse vibratoire par amplification vidéo de petites vibrations comprenant les étapes consistant à : a. réaliser (110) une vidéo, à une fréquence d’images (Fs*) donnée, des mouvements d’un ensemble mécanique, pour ainsi obtenir une vidéo initiale (Vi) comportant un nombre constant d’images (R) par unité de temps ; b. fournir (120) un régime N* qui évolue dans le temps selon une loi prédéterminée (L) ; c. générer (130), à partir de la vidéo initiale (Vi), une vidéo (Vs) synchronisée avec le régime N* comportant un nombre constant d’images par cycle ; d. appliquer (140) un algorithme d’amplification à une fréquence cible à ladite vidéo synchronisée (Vs) pour amplifier les petites vibrations de l’ensemble mécanique qui suivent le régime N* et ainsi obtenir une vidéo amplifiée (Va) ; et e. analyser (150), dans la vidéo amplifiée (Va), les petites vibrations suivant le régime N* rendues visibles par l’amplification. Figure de l’abrégé : Figure 2 Procédé vidéo d’analyse vibratoire d’un ensemble mécanique par amplification synchronisée La présente divulgation relève du domaine de l’analyse vibratoire d’ensembles ou de structures mécaniques, tels que notamment les machines tournantes, les lignes d’arbres ou les transmissions. Plus précisément, la présente divulgation s’intéresse à l’analyse vibratoire à l’aide d’enregistrements vidéo d’ensembles mécaniques en vibration. L’article intitulé « Motion Microscopy for Visualizing and Quantifying Small Motions » de Neal Wadhwa et al., publié le 31 octobre 2017 dans Proceedings of the National Academy of Sciences , vol. 114, n°44, pages 11639 à 11644, ainsi que ses éléments de support décrivent un traitement d’images vidéo dénommé « microscopie de mouvements » permettant d’amplifier de petits mouvements dans des séquences vidéo. Dans cet article, cette microscopie de mouvements est appliquée entre autres à des problèmes d’analyse dans le domaine du génie mécanique. L’article couvre deux exemples concrets, à savoir l’analyse modale d’un pont suspendu et d’un tuyau en PVC qui sont chacun soumis à une excitation transitoire. Le pont et le tuyau excités sont filmés à l’aide d’une caméra. On applique alors un traitement d’images à la vidéo obtenue. Celui-ci permet de générer des vidéos modifiées. Dans chaque vidéo modifiée, l’oscillation de la structure mécanique à l’une de ses fréquences de résonance est artificiellement amplifiée. Ainsi, le comportement vibratoire de la structure mécanique peut être mieux appréhendé. La microscopie de mouvements est également détaillée dans l’article « Phase- Based Video Motion Processing » de Neal Wadhwa et al., publié en juillet 2013 dans ACM Transactions on Graphics , vol. 32, n° 4, article 80. Toutefois, ce procédé d’analyse vidéo ne se prête pas à des analyses vibratoires où l’on cherche à amplifier des petits mouvements qui suivent une fréquence qui varie au cours du temps, comme par exemple la caractérisation vibratoire d’une machine tournante, ou un essai pot vibrant avec un sinus balayé. Il en est de même pour les démarches exploratoires où on n’a que peu d’apriori sur les fréquences pour lesquelles il serait intéressant d’appliquer un grossissement vidéo. En effet, la microscopie de mouvements connue à ce jour nécessite de déclarer, en entrée du traitement d’amplification, une fréquence cible fixe sur laquelle est centrée l’amplification. On connaît en outre, dans le cadre de l’analyse vibratoire de machines tournantes, l’analyse d’ordre synchrone, qui est par exemple décrite dans l’article intitulé « Order Analysis », publié en 1997 dans « Realtime Update » par Hewlett-Packard. L’analyse d’ordre synchrone peut notamment impliquer le rééchantillonnage du signal unidimensionnel d’un transducteur de vibration pour passer le signal d’une base temporelle vers une base cyclique. Cette méthode de rééchantillonnage est présentée, par exemple, dans l’article « Computed Order Tracking Obsoletes Older Methods » de Ron Potter et al., publié le 1 er mai 1989 dans SAE Technical Paper , n° 891131. Résumé Un but de la présente divulgation est de surmonter des limitations de la microscopie de mouvements traditionnelle afin de pouvoir généraliser son application dans l’analyse vibratoire d’ensembles mécaniques comme par exemple les machines tournantes. Selon la présente divulgation, ce but est atteint avec un procédé vidéo d’analyse vibratoire d’un ensemble mécanique par amplification vidéo de petites vibrations de l’ensemble mécanique, le procédé comprenant les étapes consistant à : a) réaliser une vidéo, à une fréquence d’images donnée, des mouvements d’un ensemble mécanique excité en vibration, pour ainsi obtenir une vidéo initiale comportant un nombre constant d’images par unité de temps ; b) fournir un régime N* qui évolue dans le temps selon une loi prédéterminée, le régime N* correspondant à un nombre de cycles par unité de temps ; c) générer, à partir de la vidéo initiale et en utilisant ledit régime N* comme étalon, une vidéo synchronisée avec le régime N* comportant un nombre constant d’images par cycle ; d) appliquer un algorithme d’amplification visuelle de petites vibrations à une fréquence cible à ladite vidéo synchronisée pour amplifier les petites vibrations parmi celles de l’ensemble mécanique qui suivent le régime N* et ainsi obtenir une vidéo amplifiée ; et e) analyser, dans la vidéo amplifiée ou une vidéo dérivée de celle-ci, les petites vibrations suivant le régime N* rendues visibles à l’aide de l’amplification. Selon la présente divulgation, on applique donc, avant l’amplification de petites vibrations, un pré-traitement à la vidéo réalisée. Ce pré-traitement est une transformée qui transpose la vidéo du domaine temporel vers le domaine cyclique. De cette façon, après l’amplification, on obtient une vidéo, tout au long de laquelle sont amplifiées les petites vibrations qui sont synchrones au régime instantané N(t). Une telle vidéo synchronisée et amplifiée peut être facilement visualisée et interprétée par un technicien. Le procédé selon la présente divulgation permet donc de faire de la microscopie de mouvements un outil d’analyse vibratoire pratique et efficace. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre. Elles peuvent être mises en œuvre indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres : l’étape c comprend les sous-étapes consistant à, sur la base du codage informatique des couleurs de la vidéo initiale, décomposer chaque image de la vidéo initiale en une pluralité d’images de couleur primaire, diviser chaque image de couleur primaire en son nombre Z de pixels P1 à Pz, créer, pour chaque couleur primaire C, un nombre Z de signaux SCi (i allant de 1 à Z) unidimensionnels d’intensité de couleur primaire, chaque signal SCi étant constitué de l’ensemble des valeurs d’intensité de couleur primaire adoptées par le pixel Pi du début à la fin de la vidéo initiale, les valeurs de l’ensemble étant ainsi espacées régulièrement dans le domaine temporel selon ladite fréquence d’images, rééchantillonner chaque signal SCi en synchronisation avec le régime N* pour ainsi obtenir un signal synchronisé S’Ci dont les valeurs sont espacées régulièrement dans le domaine cyclique, et générer la vidéo synchronisée en concaténant les signaux synchronisés S’Ci ; une étape supplémentaire d’ consistant à, après l’étape d et avant l’étape e, transposer la vidéo amplifiée du domaine cyclique vers le domaine temporel en lui appliquant un traitement inverse à l’étape c, pour ainsi obtenir une vidéo amplifiée et transposée, l’étape e étant appliquée à la vidéo amplifiée et transposée ; l’étape supplémentaire consistant à transposer le régime N* du domaine temporel vers le domaine cyclique pour ainsi obtenir un régime N’ transposé, la vidéo amplifiée et transposée étant obtenue en utilisant le régime N’ transposé ; l’ensemble mécanique est une machine tournante, le régime N* étant un régime réel correspondant à la vitesse de rotation de la machine tournante pendant la réalisation de la vidéo initiale ; l’étape b comprend la définition mathématique de la loi prédéterminée en fonction du type d’analyse vibratoire désirée, le régime N* étant alors un régime virtuel ; lors de l’étape b, la loi prédéterminée est définie comme une section de droite à pente non nulle. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini ci-dessus lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. Dans le contexte de la présente divulgation, on entend par « petites vibrations » et « petits mouvements » des vibrations et mouvements qui sont imperceptibles à l’œil nu. Sont notamment considérés comme « petites vibrations » et « petits mouvements » des déplacements oscillants dont la double amplitude (le débattement d’une oscillation), dans les images d’une vidéo, est, approximativement, inférieure au dixième de la taille d’un pixel. Il ne s’agit donc pas de petitesse en mesure absolue, mais de petitesse en mesure relative à la résolution des images d’une vidéo. Par exemple, si la hauteur et la largeur d’un pixel d’une vidéo représente chacune une taille de 1 cm dans le monde physique (indépendamment de la taille physique du pixel lui-même qui est généralement de l’ordre du 1/10 de mm), alors sont considérés comme « petits » des déplacements dans le monde physique qui oscillent, autour d’une position fixe, d’environ 1 mm ou moins dans le monde physique. Tout cela résulte à la fois du déplacement dans le monde physique, de la résolution et de la focale de la caméra, et de la distance entre la caméra et l’objet filmé. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 est un schéma d’un système vidéo d’analyse vibratoire selon un mode de réalisation de la présente divulgation. Fig. 2 est un organigramme d’un procédé vidéo d’analyse vibratoire selon un premier mode de réalisation de la présente divulgation. Fig. 3 est une comparaison entre une vidéo d’analyse obtenue avec le procédé selon la , la vidéo originale et une vidéo d’analyse obtenue avec un algorithme d’amplification de petits mouvements classique. Fig. 4 est un organigramme d’un procédé vidéo d’analyse vibratoire selon un second mode de réalisation de la présente divulgation. Fig. 5 est une comparaison entre une vidéo d’analyse obtenue avec le procédé selon la , la vidéo originale et une vidéo d’analyse obtenue avec un algorithme d’amplification de petits mouvements classique. Il est maintenant fait référence à la . La montre un système vidéo d’analyse vibratoire 2 selon la présente divulgation. Dans l’exemple montré à la , le système 2 est utilisé pour analyser le comportement vibratoire d’une machine tournante lors de son opération, à savoir d’un turboréacteur 4 d’aéronef. Plus généralement, le système 2 peut être utilisé pour l’analyse vibratoire de n’importe quel ensemble mécanique. Le système 2 comporte ici une caméra vidéo 6, un tachymètre 8, une unité de traitement vidéo 10 et une unité d’affichage et de contrôle 12. La caméra vidéo 6 peut être une caméra de n’importe quel type, du moment qu’elle permette de filmer le turboréacteur 4. De préférence, il peut s’agir d’une caméra haute vitesse, c’est-à-dire une caméra avec une fréquence d’acquisition d’images nettement supérieure à 24 images par seconde. La fréquence d’acquisition peut par exemple être de l’ordre de 1000 images par seconde. De préférence, la caméra vidéo 6 est une caméra qui enregistre en couleur, mais elle peut également enregistrer en noir et blanc. Le tachymètre 8 est un capteur qui mesure le régime N instantané du turboréacteur 4 pendant que celui-ci est filmé par la caméra vidéo 6. Le régime N correspond au nombre de cycles (c’est-à-dire au nombre de tours) effectués par le turboréacteur 4 par unité de temps. L’unité de traitement vidéo 10 est un calculateur. Celui-ci reçoit, en entrée, un signal N(t) du tachymètre 8. Le signal N(t) représente l’évolution temporelle du régime du turboréacteur 4 telle que mesurée par le tachymètre 8. Le calculateur 10 reçoit également en entrée un signal vidéo V fourni par la caméra vidéo 6. En sortie, le calculateur 10 délivre un signal vidéo U qui est reçu par l’unité d’affichage et de contrôle 12. L’unité d’affichage et de contrôle 12 comprend un écran 12a et une interface de contrôle 12b. L’unité d’affichage et de contrôle 12 peut par exemple prendre la forme d’un ordinateur portable, l’interface de contrôle 12b étant alors par exemple le clavier de l’ordinateur. L’unité 12 peut aussi être un autre type de terminal informatique permettant de visualiser les signaux vidéo U fournis par le calculateur 10. Dans l’exemple montré à la , le système vidéo d’analyse vibratoire 2 est utilisé de la manière suivante : Supposons que le turboréacteur 4 est un prototype d’un nouveau moteur d’aéronef et qu’il s’agit de caractériser son comportement vibratoire lorsqu’il est en opération. Notamment, on veut détecter les petites vibrations du turboréacteur lors d’une phase d’accélération. Pour ce faire, on fait un essai dans lequel la vitesse de rotation et donc le régime du turboréacteur 4 est peu à peu augmenté. Lors de cet essai, le turboréacteur 4 est commandé par un dispositif de commande 14 associé, tel qu’une manette des gaz. Le turboréacteur 4 est filmé tout au long de son accélération grâce à la caméra vidéo 6. Le calculateur 10 traite la vidéo filmée en s’aidant du signal N(t) fourni par le tachymètre 8. Le résultat du traitement est une vidéo amplifiée. Celle-ci peut être visualisée par un expert en analyse vibratoire sur l’écran 12a du terminal 12. Dans une variante non représentée, le système vidéo d’analyse vibratoire peut prendre la forme d’un téléphone intelligent ou « smartphone » ayant un calculateur, un écran, une caméra et un microphone intégrés. Dans un tel cas, pendant que le turboréacteur 4 accélère, on acquière simultanément une vidéo grâce à la caméra, et le son grâce au microphone. On analyse alors le son acquis pour estimer le régime N du turboréacteur 4. Cela peut être fait par exemple en identifiant la fréquence de sillage des aubes du turboréacteur 4 dans un spectrogramme calculé par le calculateur du téléphone intelligent. Le calculateur du téléphone intelligent traite la vidéo acquise en s’aidant de l’estimation du régime N. La vidéo amplifiée résultante est visualisée grâce à l’écran du téléphone intelligent. Un premier mode de réalisation 100 du procédé vidéo d’analyse vibratoire qu’on peut effectuer avec le système 2 est détaillé sur la . Par la suite, on va décrire les différentes étapes de ce premier mode de réalisation. Le procédé vidéo 100 débute par deux étapes 110 et 120 qui sont de préférence réalisées en parallèle. L’étape 110 est une étape de réalisation d’une vidéo des mouvements du turboréacteur 4, à une fréquence d’images Fs* donnée, pour ainsi obtenir une vidéo initiale Vi comportant un nombre constant d’images R par unité de temps. L’étape 120 est une étape de mesure du régime instantané N(t) du turboréacteur 4 à l’aide du tachymètre 8. En d’autres termes, avec l’étape de mesure 120, on fournit un régime N* qui évolue dans le temps selon une loi prédéterminée L. Cette loi L est illustrée à la par une courbe. On notera que le tachymètre 8 mesure le régime instantané N(t) à une fréquence d’échantillonnage FsN* donnée. Ainsi, le régime N* est un régime réel correspondant à la vitesse de rotation du turboréacteur 4 pendant la réalisation de la vidéo initiale Vi. L’étape 130 suivante consiste à générer, à partir de la vidéo initiale Vi et du régime N* utilisé comme étalon, une vidéo Vs synchronisée avec le régime N* comportant un nombre constant d’images R par cycle. Cette étape 130 est effectuée par un algorithme de rééchantillonnage synchrone. On notera que, dans la présente divulgation, la vidéo synchronisée Vs est également appelée « vidéo rééchantillonnée ». Ces deux appellations sont équivalentes et désigne la même chose. Selon la présente divulgation, l’algorithme de rééchantillonnage synchrone comprend les étapes suivantes consistant à : i) sur la base du codage informatique des couleurs de la vidéo initiale Vi, décomposer chaque image R de la vidéo initiale Vi en une pluralité d’images de couleur primaire ; ii) diviser chaque image de couleur primaire en son nombre Z de pixels P 1 à P z ; iii) créer, pour chaque couleur primaire C, un nombre Z de signaux S Ci (i allant de 1 à Z) unidimensionnels d’intensité de couleur primaire, chaque signal S Ci étant constitué de l’ensemble des valeurs d’intensité de couleur primaire adoptées par le pixel P i du début à la fin de la vidéo initiale Vi, les valeurs de l’ensemble étant ainsi espacées régulièrement dans le domaine temporel selon ladite fréquence d’images Fs* ; iv) rééchantillonner chaque signal S Ci en synchronisation avec le régime N* pour ainsi obtenir un signal synchronisé S’ Ci dont les valeurs sont espacées régulièrement dans le domaine cyclique ; v) générer la vidéo synchronisée Vs en concaténant les signaux synchronisés S’ Ci . Les paramètres d’entrée utilisés par l’algorithme de rééchantillonnage synchrone sont énumérés dans le cadre K1 à la . Il s’agit : - de l’identité du signal unidimensionnel à traiter, dénommé Sig ; - de la fréquence d’images de la vidéo initiale Vi, dénommée Fs ; - du régime à utiliser comme étalon pour la synchronisation, dénommé N ; - de la fréquence d’échantillonnage du régime N, dénommée FsN ; et - du nombre désiré de points par cycle dans chaque signal synchronisé S’ Ci , dénommé, NPPREV (« Number of Points Per REVolution »). Dans l’exemple illustré à la , on affecte : - au paramètre Sig, successivement, les signaux Couleur1Pixel1*, Couleur2Pixel1*, Couleur3Pixel1*, Couleur1Pixel2*, …, Couleur3PixelZ, c’est-à-dire les valeurs de la première couleur du premier pixel, puis les valeurs de la deuxième couleur du premier pixel, etc., en balayant tous les pixels ; - au paramètre Fs la valeur Fs* de la fréquence d’images de la vidéo initiale Vi ; - au paramètre N le régime mesuré N* ; - au paramètre FsN la valeur FsN* de la fréquence d’échantillonnage du régime mesuré N* ; et - au paramètre NPREV une valeur désirée NPREV*. Un exemple concret d’un déroulement possible de l’algorithme de rééchantillonnage synchrone est expliqué ci-dessous : On part d’une vidéo initiale Vi en couleur RGB, avec une taille d’images Z = 1920 x 1080 pixels, d’une longueur T de 10 secondes, et acquise à une fréquence d’images Fs* de 30 Hz. On crée alors autant de signaux unidimensionnels S Ci qu’il y a de pixels sur chacune des images de la vidéo fois trois. Le nombre de signaux unidimensionnels S Ci créés correspond au nombre Z de pixels fois trois car, dans le codage des couleurs RGB, il y a trois couleurs primaires, à savoir rouge, vert et bleu. Ici, on crée donc 1920 x 1080 x 3 = 6.220.800 signaux unidimensionnels S Ci . Chaque signal unidimensionnel S Ci correspond à l’évolution temporelle d’une couleur d’une position de pixel dans les images. Chaque signal unidimensionnel S Ci a une longueur D égale à T x Fs* = 10 s x 30 Hz = 300 points. On applique alors un algorithme classique de rééchantillonnage synchrone avec un régime N à chaque signal unidimensionnel S Ci , et on obtient ainsi autant de signaux unidimensionnels synchronisés S’ Ci qu’il y a de signaux unidimensionnels S Ci . L’homme du métier de l’analyse vibratoire connaît de nombreux algorithmes appropriés pour rééchantillonner un signal à une dimension en synchronisation avec un régime N donné, et ainsi passer le signal du domaine temporel vers le domaine cyclique. Il sera donc à même de choisir l’un d’entre eux pour transformer les signaux S Ci unidimensionnels d’intensité de couleur primaire. L’homme du métier pourra par exemple recourir à la méthode décrite dans l’article « Computed Order Tracking Obsoletes Older Methods » cité ci-dessus. On constitue la vidéo synchronisée Vs en concaténant les signaux unidimensionnels synchronisés S’ Ci . Pour les ressources mémoire et temps de calcul, les ordres de grandeurs sont les suivants : Dans l’analyse vibratoire traditionnelle, on rééchantillonne quelques signaux unidimensionnels provenant d’accéléromètres ou de vibromètres, sur des acquisitions de quelques minutes avec une acquisition de quelques dizaines de kHz. Cela veut dire qu’on rééchantillonne quelques signaux d’une longueur de quelques millions de points, ce qui prend quelques dizaines de secondes sur un ordinateur de calcul qui a une capacité de 15 Go de RAM. En revanche, selon la présente divulgation, pour une vidéo de quelques centaines d’images de format d’environ 1000 x 1000 pixels, on fait le rééchantillonnage sur quelques millions de signaux, chaque signal ayant une longueur de seulement quelques centaines de points. Avec le même type d’ordinateur, le rééchantillonnage prend alors quelques minutes. On peut donc envisager de paralléliser le rééchantillonnage en rééchantillonnant simultanément plusieurs ou tous les signaux unidimensionnels S Ci , ce qui peut être nécessaire en cas d’application ‘temps réel’. Bien entendu, les explications ci-dessus sont également valables pour une vidéo en ‘noir et blanc’. On aura alors uniquement une seule « couleur », à savoir le niveau de gris. Une fois que la vidéo rééchantillonnée Vs est générée, on passe alors à l’étape 140 d’amplification de cette vidéo. Plus précisément, on applique un algorithme d’amplification visuelle de petites vibrations à une fréquence cible à ladite vidéo synchronisée Vs pour amplifier celles parmi les petites vibrations du turboréacteur 4 qui suivent le régime N*. On obtient ainsi une vidéo amplifiée Va. Les paramètres d’entrée utilisés par l’algorithme d’amplification de petites vibrations sont énumérés dans le cadre K2 à la . Il s’agit : - de la fréquence d’images de la vidéo à amplifier, dénommée Fs ; - du facteur d’amplification désiré ; et - des fréquences de coupure basse et haute entre lesquelles se situera la fréquence cible d’amplification. Dans l’exemple de la , on affecte au paramètre Fs non pas la fréquence d’images par seconde Fs* de la vidéo initiale Vi, mais NPREV*, c’est-à-dire la fréquence d’images par cycle de la vidéo synchronisée Vs. On affecte à la fréquence de coupure basse une valeur de 0,9 Hz et à la fréquence de coupure haute une valeur de 1,1 Hz car on veut obtenir une amplification des petites vibrations du premier ordre, c’est-à-dire des petites vibrations dont la fréquence est égale à celle du régime du turboréacteur 4. En variante, on pourrait par exemple affecter à la fréquence de coupure basse une valeur de 1,9 Hz et à la fréquence de coupure haute une valeur de 2,1 Hz pour amplifier les petites vibrations du deuxième ordre. Ainsi, on peut modifier les valeurs des fréquences de coupure basse et haute en fonction des différents ordres de vibration qu’on veut mettre en évidence. Il existe de nombreux algorithmes d’amplification de petits mouvements dans les vidéos qui pourront être mis en œuvre lors de l’étape 140. Par exemple, on peut recourir à l’algorithme présenté dans l’article « Phase- Based Video Motion Processing » cité ci-dessus. Ces algorithmes d’amplification de petits mouvements sont qualifiés d’algorithmes d’amplification de petites vibrations lorsqu’ils sont utilisés pour l’amplification de phénomènes vibratoires. L’étape finale 150 consiste à analyser, dans la vidéo amplifiée Va, les petites vibrations suivant le régime N* rendues visibles à l’aide de l’amplification. Cela est fait par exemple en visualisant la vidéo amplifiée Va sur l’écran 12a du terminal 12. Une telle visualisation est illustrée par la . La montre, dans sa colonne a) de gauche, la vidéo initiale Vi, et dans sa colonne c) de droite, la vidéo amplifiée Va obtenue avec le procédé selon la présente divulgation. La colonne centrale b) montre, en guise de comparaison, une vidéo amplifiée Vo obtenue avec un procédé traditionnel d’amplification de petits mouvements, en l’absence de l’étape 130 de pré-traitement. Les trois lignes de la montrent chacune les trois vidéos Vi, Vo et Va lors d’un même intervalle de temps E1, E2, E3. Les vidéos Vi, Vo et Va sont toutes les trois la représentation d’une même phase d’accélération du turboréacteur 4 lors d’un essai vibratoire. Les intervalles de temps successifs E1, E2 et E3 correspondent à différents moments de l’essai vibratoire. L’intervalle de temps E1 correspond au début de l’accélération, où le turboréacteur 4 tourne à 20% de son plein régime. Si le turboréacteur 4 était monté sur un aéronef, cela pourrait correspondre à une situation où l’aéronef est en arrêt sur le tarmac, où les passagers sont à bord, et où l’aéronef se prépare au décollage. L’intervalle de temps E2 correspond au milieu de l’accélération, où le turboréacteur 4 tourne à 50% de son plein régime. Si le turboréacteur 4 était monté sur un aéronef, cela pourrait correspondre à une situation où l’aéronef roule sur le tarmac et s’apprête à décoller. L’intervalle de temps E3 correspond à la fin de l’accélération, où le turboréacteur 4 tourne à 80% de son plein régime. Si le turboréacteur 4 était monté sur un aéronef, cela pourrait correspondre à une situation où l’aéronef est en plein vol à sa vitesse de croisière. En analysant les trois vidéos Vi, Vo et Va, on s’aperçoit que la vidéo initiale Vi ne permet pas de déceler de déplacements vibratoires. La vidéo Vo, obtenue par amplification traditionnelle, permet de détecter un mode de vibration vertical Mv pendant l’intervalle de temps E2. En revanche, la vidéo Va, obtenue avec le procédé selon la présente divulgation, permet de détecter non seulement le mode de vibration vertical Mv, mais également un deuxième mode de vibration horizontal Mh pendant l’intervalle de temps E3. En effet, les algorithmes connus d’amplification de petits mouvements dans les vidéos ont besoin, en entrée, d’une fréquence cible. L’algorithme amplifie alors, dans la vidéo, les vibrations qui se situent autour de cette fréquence cible. Dans le cas de la vidéo Vo, l’algorithme d’amplification a reçu, comme valeur d’entrée pour la fréquence cible 50% du plein régime du turboréacteur 4. Par conséquent, ce sont les petites vibrations pendant l’intervalle de temps E2 qui sont grossies dans la vidéo Vo. Cependant, les petites vibrations qui se produisent à d’autres fréquences restent invisibles. On ne voit notamment pas les petites vibrations engendrées par la rotation du rotor du turboréacteur 4 à d’autres instants car le régime du turboréacteur 4 ne correspond alors plus à la fréquence cible de l’algorithme d’amplification. Ce problème est ici résolu grâce au pré-traitement 130 selon la présente divulgation. Ce rééchantillonnage préalable de la vidéo en synchronisation avec le régime mesuré N* du turboréacteur 4 est en quelque sorte une transposition de la vidéo dans un autre référentiel temporel. La référence temporelle n’est plus la montre mais la vitesse de rotation du turboréacteur 4. Dans ce nouveau référentiel cyclique, une vibration dont la période correspond à un tour du rotor du turboréacteur 4 sera du premier ordre, c’est-à-dire qu’elle aura une fréquence de 1Hz tout au long de la vidéo synchronisée Vs. En d’autres termes, dans la vidéo synchronisée Vs, les vibrations qui suivent le régime N* du turboréacteur ont un ordre et donc une fréquence constante. Par conséquent, ces vibrations peuvent maintenant être facilement amplifiées à l’aide de l’un des algorithmes usuels d’amplification de petits mouvements : il suffit de déclarer à l’algorithme comme fréquence cible l’ordre 1, 2, 3 ou n de la vibration qu’on désire amplifier. Dans l’exemple de la , on a décidé d’amplifier le premier ordre, c’est pourquoi on donne la valeur de 0,9 Hz à la fréquence de coupure basse, et la valeur de 1,1 Hz à la fréquence de coupure haute, ce qui correspond à une fréquence cible de 1 Hz. Comme on le voit à la , de façon optionnelle, avant l’étape d’analyse 150, on peut prévoir une étape de post-traitement 160. Cette étape 160 consiste à transposer la vidéo amplifiée Va du domaine cyclique vers le domaine temporel en lui appliquant un traitement inverse à l’étape 130, pour ainsi obtenir une vidéo amplifiée et transposée Vt. Cette étape supplémentaire 160 permet de rebasculer la vidéo à analyser dans le domaine temporel. Contrairement à la vidéo amplifiée Va, la vidéo transposée Vt a la même fréquence d’images et le même nombre d’images que la vidéo initiale Vi. Aussi, la vidéo transposée Vt est plus facile à interpréter par un analyste que la vidéo amplifiée Va, notamment en comparaison avec la vidéo initiale Vi. Le cadre K3 énumère les paramètres d’entrée de l’algorithme correspondant à l’étape 160. Ce sont les mêmes que ceux de l’algorithme de l’étape 130. En revanche, puisqu’il s’agit d’un traitement inverse, les valeurs affectées aux paramètres lors de l’étape 160 sont inversées par rapport aux valeurs affectées aux paramètres lors de l’étape 130. Le rééchantillonnage synchrone inverse 160 se fait de préférence à l’aide d’une transposition N’ du régime N* du turboréacteur 4. Ce régime transposé N’ est représenté à la figure 2 par la courbe 180. On obtient le régime N’ grâce à une étape supplémentaire 170 consistant à transposer le régime N* du domaine temporel vers le domaine cyclique. Cette étape supplémentaire 170 se fait avec un algorithme classique de rééchantillonnage synchrone de signal unidimensionnel. Les paramètres d’entrée, cf. le cadre K4, sont les mêmes que pour les étapes 130 et 160. En référence à la , on va maintenant décrire un second mode de réalisation 200 d’un procédé d’analyse vibratoire selon la présente divulgation. La différence entre le procédé 200 et le procédé 100 réside dans l’étape de fourniture du régime N*. Les autres étapes sont similaires et ne seront pas redécrites ici. La description ci-dessus des étapes similaires est également valable pour le second mode de réalisation 200. Dans le procédé 200 selon la , l’étape 120 de mesure du régime N à l’aide d’un tachymètre est remplacée par une étape 220 de création d’un régime virtuel. Cette étape 220 consiste à définir mathématiquement la loi prédéterminée du régime N* en fonction du type d’analyse vibratoire désirée. Dans l’exemple de la , on a décidé de définir la loi prédéterminée comme une section de droite A à pente non nulle. Un exemple de paramètres d’entrée pour la génération d’une telle section de droite A est donné dans le cadre K5. Le procédé 200 peut être qualifié d’amplification sur un balayage en fréquences. En effet, avec la section de droite A, le régime virtuel commence à une fréquence basse Fb et croît linéairement jusqu’à une fréquence haute Fh. Ainsi, dans la vidéo amplifiée Va, on amplifie au fil de la vidéo des vibrations à une fréquence située entre Fb et Fh, en commençant par Fb et en finissant par Fh. Ce balayage fréquentiel peut être utile dans un cas de figure où on a peu d’apriori sur le contenu fréquentiel ou les fréquences des éventuelles petites vibrations d’un ensemble mécanique excité qu’on veut analyser. La illustre une application du procédé 200 de la . Dans cette application, on veut détecter les petites vibrations qui se situent dans une plage de fréquence allant de Fb = 20 Hz à Fh = 60 Hz d’un turboréacteur 4 tournant à moitié régime (N = 50%). Dans la , on compare la vidéo initiale Vi à une vidéo Vo amplifiée de manière traditionnelle sur une fréquence cible de 30 Hz, et à une vidéo Va obtenue selon le procédé 200. La manière de représenter les trois vidéos Vi, Vo et Va côte à côte dans la est la même que dans la . On voit bien qu’on ne perçoit aucune vibration dans la vidéo initiale Vi. Dans la vidéo Vo selon l’état de la technique, on décèle des vibrations M1 à 30 Hz, puisque on a ciblé l’amplification sur cette fréquence. En revanche, dans la vidéo Va réalisée avec le procédé 200, on détecte non seulement les vibrations M1, mais aussi des vibrations M2 à 60 Hz à l’arrière du turboréacteur 4. Procédé vidéo d’analyse vibratoire d’un ensemble mécanique (4) par amplification vidéo de petites vibrations (Mh) de l’ensemble mécanique, le procédé comprenant les étapes consistant à : réaliser (110) une vidéo, à une fréquence d’images (Fs*) donnée, des mouvements d’un ensemble mécanique (4) excité en vibration, pour ainsi obtenir une vidéo initiale (Vi) comportant un nombre constant d’images (R) par unité de temps ; fournir (120) un régime N* qui évolue dans le temps selon une loi prédéterminée (L), le régime N* correspondant à un nombre de cycles par unité de temps ; générer (130), à partir de la vidéo initiale (Vi) et en utilisant ledit régime N* comme étalon, une vidéo (Vs) synchronisée avec le régime N* comportant un nombre constant d’images par cycle ; appliquer (140) un algorithme d’amplification visuelle de petites vibrations à une fréquence cible à ladite vidéo synchronisée (Vs) pour amplifier les petites vibrations parmi celles de l’ensemble mécanique (4) qui suivent le régime N* et ainsi obtenir une vidéo amplifiée (Va) ; et analyser (150), dans la vidéo amplifiée (Va) ou une vidéo (Vt) dérivée de celle-ci, les petites vibrations suivant le régime N* rendues visibles à l’aide de l’amplification. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape c comprend les sous-étapes consistant à : i) sur la base du codage informatique des couleurs de la vidéo initiale, décomposer chaque image de la vidéo initiale (Vi) en une pluralité d’images de couleur primaire ; ii) diviser chaque image de couleur primaire en son nombre Z de pixels P 1 à P z ; iii) créer, pour chaque couleur primaire C, un nombre Z de signaux S Ci (i allant de 1 à Z) unidimensionnels d’intensité de couleur primaire, chaque signal S Ci étant constitué de l’ensemble des valeurs d’intensité de couleur primaire adoptées par le pixel P i du début à la fin de la vidéo initiale, les valeurs de l’ensemble étant ainsi espacées régulièrement dans le domaine temporel selon ladite fréquence d’images (Fs*) ; iv) rééchantillonner chaque signal S Ci en synchronisation avec le régime N* pour ainsi obtenir un signal synchronisé S’ Ci dont les valeurs sont espacées régulièrement dans le domaine cyclique ; v) générer la vidéo synchronisée (Vs) en concaténant les signaux synchronisés S’ Ci . Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape supplémentaire d’ consistant à, après l’étape d et avant l’étape e, transposer (160) la vidéo amplifiée (Va) du domaine cyclique vers le domaine temporel en lui appliquant un traitement inverse à l’étape c, pour ainsi obtenir une vidéo amplifiée et transposée (Vt), et dans lequel l’étape e est appliquée à la vidéo amplifiée et transposée (Vt). Procédé selon la revendication 3, comprenant l’étape supplémentaire consistant à transposer (170) le régime N* du domaine temporel vers le domaine cyclique pour ainsi obtenir un régime N’ transposé, et dans lequel la vidéo amplifiée et transposée (Vt) est obtenue en utilisant le régime N’ transposé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’ensemble mécanique (4) est une machine tournante, et dans lequel le régime N* est un régime réel correspondant à la vitesse de rotation de la machine tournante pendant la réalisation de la vidéo initiale (Vi). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’étape b comprend la définition mathématique de la loi prédéterminée en fonction du type d’analyse vibratoire désirée, le régime N* étant alors un régime virtuel. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, lors de l’étape b, la loi prédéterminée est définie comme une section de droite (A) à pente non nulle. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme informatique selon la revendication précédente.