Brevet FR3134892A1 — publié le 20231027

Méthode de surveillance d’une machine tournante pour la détection d’un défaut d’un roulement d’aéronefs Un aspect de l’invention concerne une méthode de surveillance d’une machine tournante pour la détection d’un défaut d’un roulement, la méthode comprenant les étapes suivantes : Acquisition d’un signal vibratoire de la machine tournante mesuré par un capteur de vibrations ; Détermination d’un spectrogramme d’ordre 1 par analyse cyclostationnaire à l’ordre 1 du signal vibratoire au moyen d’une transformée delta et d’une standardisation spectrale ; Détermination d’un spectrogramme d’ordre 2 par analyse cyclostationnaire à l’ordre 2 du signal vibratoire au moyen d’une cohérence cyclique moyennée, d’une transformée delta et d’une standardisation spectrale ; Détection d’une signature vibratoire du défaut de roulement à partir du spectrogramme d’ordre 1 et du spectrogramme d’ordre 2. Méthode de surveillance d’une machine tournante pour la détection d’un défaut d’un roulement d’aéronefs DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la surveillance de machine tournante et plus particulièrement des roulements de moteurs d’aéronefs par analyse de signaux vibratoires, et la transmission de puissance des moteurs. La présente invention concerne une méthode de surveillance d’une machine tournante pour la détection d’un défaut d’un roulement. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La surveillance des roulements d’aéronefs est primordiale pour l’industrie du transport et, particulièrement, aéronautique. En effet, les roulements font partie des organes mécaniques les plus sollicités et les plus critiques sur de nombreux équipements (compresseurs, turboréacteurs, réducteurs…). Ces composants mécaniques ont donc une probabilité d’endommagement élevée, pouvant causer des dégâts dans le moteur d’aéronef allant jusqu’à sa défaillance totale. Sans compter le coût économique, de telles défaillance peuvent mettre en jeu la sûreté des équipements et des usagers. Une maintenance prédictive par la surveillance continue de l’état de santé des roulements permettrait de détecter et d’identifier un éventuel défaut sur un des roulements, afin de prévenir son endommagement et/ou sa défaillance. Le remplacement du roulement serait donc conditionné par le résultat d’une analyse au moyen d’un système permettant une telle surveillance. Il existe un certain nombre de méthodes destinées à la surveillance de machines tournantes, notamment au moyen de mesures des vibrations induites par le fonctionnement de la machine et des éléments entrainés. Cependant, les méthodes connues de l’état de l’art dans le domaine sont difficilement applicables à des engins aéronautiques, en particulier les moteurs d’avions et d’hélicoptères. En effet, la surveillance du fonctionnement des moteurs d’aéronefs est rendue difficile, d’une part, par l’accessibilité et l’encombrement des lignes d’arbres et moteurs tournants dans des environnement critiques qui entravent l’installation de systèmes de surveillance qui doivent alors utiliser peu de capteurs et/ou placer les capteurs à distance des roulements surveillés et, d’autre part, par le fait que les régimes moteur de ces machines tournantes sont à de très hautes vitesses, ce qui modifie fortement la nature statistique des signaux vibratoires, comparativement à un régime basse vitesse. En particulier, les roulements dans un aéronef sont amenés à tourner à des vitesses très élevées, du même ordre que la fréquence de résonnance du système. Ce mode de fonctionnement change significativement la nature statistique des sources vibratoires et rend les signaux vibratoires, mesurés in situ, très différents de ceux obtenus lors d’une phase de test, par exemple sur un banc d’essai commercial. Par exemple, à haut régime, les chevauchements des ondes transitoires générées par les chocs réduisent l’impulsivité de la composante du défaut, ce qui n’est pas compatible avec une grande partie des méthodes de l’état de l’art qui sont principalement basées sur la nature impulsive des signaux. Une autre difficulté, propre au fonctionnement des aéronefs, est la présence de régimes transitoires, c’est-à-dire des changements significatifs de régime vitesse, avec des phases de très fortes accélérations ou décélérations souvent brusques. On parle également de régimes non-stationnaires. A ces vitesses fortement variables s’ajoutent des variations de charges radiales et/ou axiales des différents éléments du moteur. Les méthodes de l’état de l’art ne permettent cependant pas de prendre en compte de tels modes de fonctionnement transitoires. Pourtant, ne pas prendre en compte ces régimes non stationnaires peut s’avérer pénalisant. D’une part, il n’est pas garanti que l’enregistrement en régime stationnaire soit suffisamment long pour permettre une analyse ; d’autre part, les signatures vibratoires de certains défauts de roulement sont susceptibles d’émerger plus aisément à certains régimes que d’autres, et le balayage de plusieurs régimes pourrait donc améliorer la probabilité de détection des signaux faibles. A ceci s’ajoute des contraintes de surveillance directement liées à la complexité des moteurs. En l’occurrence, les assemblages des turbomachines sont tels qu’un très grand nombre de signatures vibratoires est enregistré dans les signaux, chacune étant associée à un des éléments du moteur, par exemple un engrenage, un roulement, un ventilateur, une aube, un arbre, un compresseur, etc. Même en fonctionnement normal, ces éléments produisent des vibrations importantes qui masquent les composantes vibratoires produites par un roulement défectueux et ajoutent du bruit. Les méthodes classiques d’analyse vibratoire sont donc peu fiables car une séparation des sources n’est pas triviale à mettre en œuvre pour ce genre d’application, et notamment en cas de non-stationnarité du signal. En plus des éléments tournants de la turbomachine, d’autres sources vibratoires, appelées sources asynchrones, rendent l’identification d’un roulement défectueux d’autant plus difficile qu’elles ajoutent des composantes fortement non-stationnaires dans les signaux. Une partie des sources asynchrones est directement liée à la conception du moteur. En effet, les turbomachines comportent en général deux arbres de rotation, non rigidement liés, ayant tous deux une vitesse de rotation différente avec des modes de fonctionnement asynchrones durant les phases stationnaires de régime moteur, ainsi que durant les phases d’accélération et de décélération. On parle dans ce cas des vitesses de rotation N1 et N2 des arbres ; ceci est également le cas pour des aéronefs bimoteurs. Ces modes de fonctionnement asynchrones peuvent eux aussi générer un contenu harmonique supplémentaire qui pénalise la discrimination des multiples fréquences associées aux fonctionnement des différents éléments tournants du moteur dans le spectre des signaux. En effet, certaines composantes harmoniques vont se superposer ou se masquer les unes les autres, ce qui entraînera une mauvaise estimation de l’état de fonctionnement du moteur. Par ailleurs, du fait de la variabilité des régimes moteurs, il est de difficile de détecter un roulement défaillant car la signature harmonique associée à ce roulement sera également fortement variable. En outre, la variabilité des régimes moteurs influe également sur la variabilité de la nature statistique du signal vibratoire. En plus des éléments tournants des moteurs, d’autres sources asynchrones viennent bruiter le signal vibratoire par la présence de composantes fortement non-stationnaires. En effet, lorsque le moteur d’un aéronef est en fonctionnement, de nombreuses sources de bruit asynchrones apparaissent, qui sont aussi bien d’origine solidienne, aérienne, électromagnétique ou thermique. Les sources de bruit principales sont la combustion du carburant pour mouvoir l’aéronef, l’écoulement aérodynamique des fluides dans le moteur et autour de l’appareil (par exemple, flottements et turbulences), ainsi que les résonnances des différents éléments du moteur et de l’aéronef par les vibrations générées par le moteur. Ces multiples sources de bruit, majoritairement large bande, font que les niveaux de rapport signal à bruit dans les signaux vibratoires acquis sont faibles et qu’il est difficile d’y différencier la signature vibratoire d’un roulement défectueux du bruit. L’élimination ou la séparation des différentes sources de bruit précédemment citées n’est pas évidente à réaliser par la mise en œuvre des méthodes de l’état de l’art en raison des propriétés statistiques singulières et complexes des signaux vibratoires des machines tournantes. A titre d’exemple, les interférences aérodynamiques sont connues pour avoir une signature spectrale large bande et aléatoire, tandis que la signature des fans/aubes est plutôt cyclique, alors que les arbres et les engrenages sont des composantes sinusoïdales dont les phases dépendent des positions des arbres sur lesquels ils sont montés. On connait de l’état de l’art des méthodes de surveillance basées sur l’analyse avancée de signaux temporels et de spectrogrammes (par exemple, FR2952177B1, FR3076348B1 et EP2496921A1). Toutefois, ces méthodes ne permettent pas de répondre aux problématiques posées par des applications aéronautiques. C’est-à-dire que ces méthodes ne sont pas ou peu robustes aux régimes de fonctionnement non-stationnaire des turbomachines ; elles ne permettent pas non plus de tenir compte de la structure statistique particulière des signaux vibratoires causée par des vitesses de rotations élevées ; et elles sont difficilement applicables à des signaux fortement bruités par des sources d’origines asynchrone, produisant un faible niveau de rapport signal à bruit. Il existe donc un besoin de trouver un moyen de surveillance d’une machine tournante qui soit robuste avec le régime de fonctionnement haute vitesse et non-stationnaire de la machine, pour détecter un défaut d’un roulement, dans un environnement complexe fortement bruité. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant la surveillance, grâce à la mesure d’un signal vibratoire, d’une machine tournante opérant à hautes vitesses, de sorte que la signature vibratoire d’un roulement défectueux soit discriminée des signatures vibratoires des autres éléments et du bruit engendrés par le fonctionnement de la machine, tout en tenant compte des régimes transitoires du moteur. Un premier aspect de l’invention concerne une méthode de surveillance d’une machine tournante pour la détection d’un défaut d’un roulement, la méthode comprenant les étapes suivantes : Acquisition d’un signal vibratoire de la machine tournante mesuré par un capteur de vibrations ; Détermination d’un spectrogramme d’ordre 1 par analyse cyclostationnaire à l’ordre 1 du signal vibratoire au moyen d’une transformée delta et d’une standardisation spectrale ; Détermination d’un spectrogramme d’ordre 2 par analyse cyclostationnaire à l’ordre 2 du signal vibratoire au moyen d’une cohérence cyclique moyennée, d’une transformée delta et d’une standardisation spectrale ; Détection d’une signature vibratoire du défaut de roulement à partir du spectrogramme d’ordre 1 et du spectrogramme d’ordre 2. On entend par « machine tournante » un engin motorisé dont le moteur transforme l’énergie apportée au moteur en un mouvement rotatif, par exemple au travers d’une ligne d’arbre. Dans le contexte de l’invention, il s’agit notamment d’aéronefs tels des avions ou hélicoptères, mais il peut également s’agir de moteur d’éoliennes, de moteurs de véhicules roulants, etc. On entend par « capteur de vibration » un capteur adapté pour mesurer les vibrations auxquelles une structure est soumise. Il peut, par exemple, s’agir d’un capteur de type accéléromètre, basé sur l’effet piézoélectrique, d’un vibromètre laser, d’un capteur de déplacement capacitif ou à courants de Foucault, etc. On entend par « signal cyclostationnaire » un signal dont les propriétés statistiques varient périodiquement avec le temps, par opposition à un signal stationnaire dont les propriétés statistiques sont invariantes dans le temps. C’est en particulier le cas pour les signatures vibratoires des éléments rotatifs d’une ligne d’arbre, dont le contenu harmonique est dépendant du régime de fonctionnement du moteur. En particulier, les propriétés statistiques de telles signatures seront invariantes par cycles de rotation, un cycle étant une ou plusieurs périodes de rotation de l’arbre, tandis que les cycles de rotation auront une variabilité qui suivra la non-stationnarité des régimes moteurs. Ainsi, on entend par « analyse cyclostationnaire » une analyse d’un signal dont les propriétés statistiques varient périodiquement avec le temps. Grâce à l’invention, il est possible de détecter un roulement défaillant dans la machine tournante à partir de l’analyse d’un signal vibratoire fortement bruité, acquis sur la machine. L’analyse est ici réalisée par l’étude conjointe des propriétés déterministes, également appelées propriétés périodiques, et cyclostationnaires de la signature harmonique du défaut. La méthode est donc particulièrement adaptée à des applications hautes vitesses telles que les moteurs d’hélicoptères, d’avions ou de drones, par exemple pour surveiller un boitier d’entraînement des accessoires (ou AGB, pour « Accessory Gearbox » en anglais), des supports d’équipements, des systèmes de transmission d’un moteur à l’avion, etc. La méthode peut également être appliquée à d’autres types de machines tournantes telles que les essieux de voitures, de camions ou de train, ou encore à des équipements tels des boîtiers d’engrenages, des alternateurs, des pompes, des roues de trains d’atterrissage d’avion, etc. La méthode est aisément praticable dans le cadre d’une application aéronautique puisqu’elle ne requiert, a minima, qu’un seul capteur de vibrations, dont les dimensions sont compatibles avec les problématiques d’encombrement et de compacité des systèmes aéronautiques. L’installation de peu de matériel est donc suffisante pour que la méthode selon l’invention soit opérationnelle et réduit le coût de la surveillance. En outre, les capteurs de vibrations étant plus robustes aux environnement critiques et plus sensibles aux hautes fréquences que des capteurs de vitesse ou de position, la méthode est adaptée à une application aéronautique. L’utilisation d’une transformée delta pour former le spectrogramme d’ordre 1 et le spectrogramme d’ordre 2 permet de supprimer les sources qui interfèrent avec la signature vibratoire du roulement défectueux. A titre d’exemple, la transformée delta peut se baser sur la connaissance de la cinématique des arbres du moteur pour éliminer systématiquement ces composants fréquentiels. On entend par « standardisation spectrale » une opération qui rend le spectre de moyenne nulle et d’écart-type unitaire. Grâce à l’utilisation de la standardisation spectrale, il est possible de faire une réduction statistique du spectrogramme d’ordre 1. En effet, la standardisation spectrale a pour effet de réduire et uniformiser les propriétés spectrales du spectrogramme. En outre, la standardisation spectrale permet implicitement de blanchir le spectrogramme du signal, ce qui améliore le rapport signal à bruit et compense le contenu harmonique associé aux modes de vibration et résonnances des éléments du moteur. Ces divers outils utilisés dans l’invention permettent donc d’améliorer la robustesse de la détection de la signature vibratoire d’un roulement défectueux par rapport aux bruits contenus dans le signal vibratoire. En conséquence, la détection d’un défaut de roulement peut être réalisée de façon précoce, lors de l’apparition des tous premiers symptômes, et permet ainsi d’éviter une défaillance de la turbomachine. Ainsi, la méthode selon l’invention fournit un moyen d’assistance, par exemple à un expert ou un opérateur, pour permettre l’établissement d’un diagnostic fiable de l’état de santé des roulements d’un aéronef, grâce à l’émergence de signatures harmoniques représentatives de défauts de roulements. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, la méthode selon le premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans un mode de réalisation, l’étape de détection de la signature vibratoire du défaut de roulement défectueux comprend une identification du roulement défectueux à partir de ladite signature vibratoire. Grâce à ce mode de réalisation, il est possible de faciliter le diagnostic de l’état de santé, par un expert ou un opérateur, du roulement défectueux et de la machine tournante. Dans un mode de réalisation, la méthode de surveillance selon le mode de réalisation précédent, comprenant en outre une étape de maintenance du roulement défectueux identifié. Grâce à ce mode de réalisation, il est possible de déclencher une opération de maintenance pour effectuer une réparation ou changer le roulement défectueux identifié, afin de prolonger la durée de vie de la machine tournante et de prévenir une défaillance de la machine tournante. Dans un mode de réalisation, le signal vibratoire est acquis sur une pluralité de phases de fonctionnement différentes de la machine tournante. L’intérêt d’effectuer l’analyse du signal vibratoire suivant des phases de fonctionnement différentes de la machine tournante est de garantir la diversité des signatures vibratoires acquises et de s’assurer que, si la machine tournante comporte un roulement défectueux, sa signature vibratoire sera effectivement comprise dans le signal. En effet, la signature est susceptible de n’apparaitre qu’à des régimes moteurs spécifiques. Ainsi, la surveillance couvre la majorité de la marge opérationnelle de l’aéronef et augmente la probabilité de détection d’un défaut de roulement parmi le contenu fréquentiel riche du signal. Dans un mode de réalisation, le spectrogramme d’ordre 1 et le spectrogramme d’ordre 2 sont déterminés à partir d’une Transformée de Fourier appliquée au signal vibratoire sur une pluralité de fenêtres temporelles successives dont une durée est comprise entre 0,1 s et 10 s. Grâce à l’analyse du signal vibratoire suivant des fenêtres temporelles de petite taille, il est possible de considérer que les propriétés statistiques du signal vibratoire, variant en fonction des différents régimes du régime moteur, sont stationnaires sur la durée de la fenêtre temporelle. L’analyse du signal vibratoire garantit ainsi que la variabilité des régimes de fonctionnement de la machine tournante est prise en compte. Ce mode de réalisation permet également de faciliter la détection des signatures vibratoires de défauts de roulements en suivant les déviations des fréquences caractéristiques du roulement. Dans un mode de réalisation, l’étape d’acquisition comprend en outre l’acquisition d’un signal de vitesse de la machine tournante mesuré au moyen d’un capteur de vitesse. La mesure d’un signal de vitesse permet d’avoir une référence de vitesse à tout instant de mesure. Ce signal de vitesse peut, en l’occurrence, être utilisé pour rééchantillonner le signal vibratoire suivant les cycles de fonctionnement de la machine. Le signal de vitesse permet donc de recaler le signal vibratoire sur la vitesse de rotation du moteur. En d’autres termes, le signal de vibration permet d’identifier les cycles de fonctionnement de la machine dans le signal vibratoire. Dans un mode de réalisation, la méthode comprend en outre, à l’étape de détermination du spectrogramme d’ordre 1, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles : Rééchantillonnage du signal vibratoire à partir du signal de vitesse pour obtenir un signal angulaire ; Détermination d’un spectre d’ordre 1 par application d’une Transformée de Fourier appliquée au signal angulaire ; Détermination d’un spectre d’ordre 1 corrigé par application d’une Transformée Delta au spectre d’ordre 1 ; Détermination d’un spectre d’ordre 1 standardisé par application d’une standardisation spectrale au spectre d’ordre 1 corrigé ; Détermination d’un spectre d’ordre 1 aplati par application d’une autocorrélation spectrale au spectre d’ordre 1 standardisé ; Concaténation des spectres d’ordre 1 aplatis, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 1. Dans un mode de réalisation, la méthode comprend en outre, à l’étape de détermination du spectrogramme d’ordre 1, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles : Détermination d’un spectre d’ordre 1 aplati corrigé par application d’une Transformée Delta au spectre d’ordre 1 aplati ; Détermination d’un spectre d’ordre 1 réduit par application d’une standardisation spectrale au spectre d’ordre 1 aplati corrigé ; l’étape de concaténation étant la concaténation des spectres d’ordre 1 réduit, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 1. Dans un mode de réalisation, la méthode comprend en outre, à l’étape de détermination du spectrogramme d’ordre 2, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles ; Rééchantillonnage du signal vibratoire à partir du signal de vitesse pour obtenir un signal angulaire ; Suppression de la partie déterministe du signal angulaire pour obtenir un signal vibratoire corrigé ; Détermination d’un spectre d’ordre 2 à partir d’une cohérence cyclique du signal vibratoire corrigé ; Moyennage du spectre d’ordre 2 ; Détermination d’un spectre d’ordre 2 aplati par application d’une autocorrélation spectrale au spectre d’ordre 2 moyenné ; Concaténation des spectres d’ordre 2 aplatis, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 2. Dans un mode de réalisation, la méthode comprend en outre, à l’étape de détermination du spectrogramme d’ordre 2, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles : Détermination d’un spectre d’ordre 2 aplati corrigé par application d’une Transformée Delta au spectre d’ordre 2 aplati ; Détermination du spectre d’ordre 2 réduit par application d’une standardisation spectrale au spectre d’ordre 2 aplati corrigé ; l’étape de concaténation étant la concaténation des spectres d’ordre 2 réduits, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 2. Grâce à l’application d’une autocorrélation, il est possible de faire émerger la signature vibratoire du roulement défectueux dans les spectrogrammes d’ordres 1 et 2, ce qui permet d’améliorer la détection de la signature vibratoire en question. Un deuxième aspect de l’invention concerne un système de surveillance d’une machine tournante pour la détection d’un défaut d’un roulement, le système comprenant : Un module d’acquisition comprenant : Le capteur de vibration ; Une mémoire ; et Un processeur ; Un module de traitement 30 comprenant : Une mémoire ; et Un processeur ; Un moyen de connexion entre le module d’acquisition et le module de traitement. Un troisième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes de la méthode selon le premier aspect de l’invention. Un dernier aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes de la méthode selon le premier aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes de la méthode selon l’invention. La est une illustration d’une analyse d’un signal vibratoire et d’un signal de vitesse par fenêtre temporelle glissante. La est un spectre d’un signal vibratoire acquis sur une machine tournante et un spectre théorique de la cinématique de la machine tournante. La est une comparaison entre un spectre par Transformée de Fourier et un spectre par Transformée Delta à partir d’un même signal vibratoire. La est une illustration de l’effet de l’application d’une standardisation spectrale sur un spectre. La est une illustration de l’effet de l’application d’une autocorrélation spectrale sur un spectre. La est une comparaison des spectres successivement traités lors d’une étape de la méthode décrite à la . La est une comparaison entre un spectre d’un signal vibratoire avant et après traitement selon une étape de la méthode de la . La présente une cohérence cyclique de la partie aléatoire du signal vibratoire. La représente le spectre de la cohérence cyclique de la moyennée selon la dimension temporelle. La est un exemple de spectrogramme d’ordre 1 déterminé par la méthode décrite à la . La est un exemple de spectrogramme d’ordre 2 déterminé par la méthode décrite à la . La est le spectre issu du moyennage, selon la dimension temporelle, du spectrogramme d’ordre 1. La est le spectre issu du moyennage, selon la dimension temporelle, du spectrogramme d’ordre 2. La est un schéma illustrant un système pour mettre en œuvre la méthode décrite à la . Méthode (100) de surveillance d’une machine tournante pour la détection d’un défaut d’un roulement, la méthode (100) comprenant les étapes suivantes : Acquisition (110) d’un signal vibratoire de la machine tournante mesuré par un capteur de vibrations ; Détermination (120) d’un spectrogramme d’ordre 1 par analyse cyclostationnaire à l’ordre 1 du signal vibratoire au moyen d’une transformée delta et d’une standardisation spectrale ; Détermination (130) d’un spectrogramme d’ordre 2 par analyse cyclostationnaire à l’ordre 2 du signal vibratoire au moyen d’une cohérence cyclique moyennée, d’une transformée delta et d’une standardisation spectrale ; Détection (140) d’une signature vibratoire du défaut de roulement à partir du spectrogramme d’ordre 1 et du spectrogramme d’ordre 2. Méthode (100) de surveillance selon la revendication précédente, dans laquelle l’étape de détection (140) comprend en outre une identification du roulement défectueux à partir de ladite signature vibratoire. Méthode (100) de surveillance selon la revendication 3, comprenant en outre une étape de maintenance (150) du roulement défectueux identifié. Méthode (100) de surveillance selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle le signal vibratoire est acquis sur une pluralité de phases de fonctionnement différentes de la machine tournante. Méthode (100) de surveillance selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle le spectrogramme d’ordre 1 et le spectrogramme d’ordre 2 sont déterminés à partir d’une Transformée de Fourier appliquée au signal vibratoire sur une pluralité de fenêtres temporelles successives dont une durée est comprise entre 0,1 s et 10 s. Méthode (100) de surveillance selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle l’étape d’acquisition (110) comprend en outre l’acquisition d’un signal de vitesse de la machine tournante mesuré au moyen d’un capteur de vitesse. Méthode (100) de surveillance selon la revendication 6, comprenant en outre, à l’étape de détermination (120) du spectrogramme d’ordre 1, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles : Rééchantillonnage (121) du signal vibratoire à partir du signal de vitesse pour obtenir un signal angulaire ; Détermination (122) d’un spectre d’ordre 1 par application d’une Transformée de Fourier appliquée au signal angulaire ; Détermination (123) d’un spectre d’ordre 1 corrigé par application d’une Transformée Delta au spectre d’ordre 1 ; Détermination (124) d’un spectre d’ordre 1 standardisé par application d’une standardisation spectrale au spectre d’ordre 1 corrigé ; Détermination (125) d’un spectre d’ordre 1 aplati par application d’une autocorrélation spectrale au spectre d’ordre 1 standardisé ; Concaténation (128) des spectres d’ordre 1 aplatis, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 1. Méthode (100) de surveillance selon la revendication 7 comprenant en outre, à l’étape de détermination (120) du spectrogramme d’ordre 1, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles : Détermination (126) d’un spectre d’ordre 1 aplati corrigé par application d’une Transformée Delta au spectre d’ordre 1 aplati ; Détermination (127) du spectre d’ordre 1 réduit par application d’une standardisation spectrale au spectre d’ordre 1 aplati corrigé ; l’étape de concaténation (128) étant la concaténation des spectres d’ordre 1 réduit, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 1. Méthode (100) de surveillance selon l’une des revendications 6 à 8comprenant en outre, à l’étape de détermination (130) du spectrogramme d’ordre 2, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles : Rééchantillonnage (131) du signal vibratoire à partir du signal de vitesse pour obtenir un signal angulaire ; Suppression (132) de la partie déterministe du signal angulaire pour obtenir un signal vibratoire corrigé ; Détermination (133) d’un spectre d’ordre 2 à partir d’une cohérence cyclique du signal vibratoire corrigé ; Moyennage (134) du spectre d’ordre 2 ; Détermination (135) d’un spectre d’ordre 2 aplati par application d’une autocorrélation spectrale au spectre d’ordre 2 moyenné ; Concaténation (138) des spectres d’ordre 2 aplatis, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 2. Méthode de surveillance selon la revendication 9 méthode comprenant en outre, à l’étape de détermination (130) du spectrogramme d’ordre 2, les étapes suivantes : Pour chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles : Détermination (136) d’un spectre d’ordre 2 aplati corrigé par application d’une Transformée Delta au spectre d’ordre 2 aplati ; Détermination (137) du spectre d’ordre 2 réduit par application d’une standardisation spectrale au spectre d’ordre 2 aplati corrigé ; l’étape de concaténation (138) étant la concaténation des spectres d’ordre 2 réduits, déterminés pour chaque fenêtre temporelle, pour former le spectrogramme d’ordre 2.