Brevet FR3130029A1 — publié le 20230609

Un procédé permettant d’effectuer une auto-détection de défaut de palier (500) fournit un algorithme (100) servant à traiter des données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibration d’au moins un palier (105) accouplé à un arbre rotatif (109), le palier ayant une bague intérieure et une bague extérieure. L’algorithme est utilisé pour confirmer, avec un haut degré de certitude, qu’un défaut de palier est présent ou non. Figure 1 Système et procédé d’auto-détection de défaut de palier Domaine technique de l’invention Dans un train dont tous les essieux sont équipés de la même structure de boîte d’essieu, peuvent être installés des paliers de différents fabricants, qui, même s’ils présentent la même enveloppe spatiale et la même « capacité », ont souvent des fréquences de défaut de palier différentes du fait de légers changements de géométrie interne. La gestion du choix du palier qui doit être installé sur boîte d’essieu donnée, par exemple à l’aide d’@ptitude Observer (@O) fabriqué par Aktiebolaget SKF, dont le principal lieu d’activité se situe à 41550 Göteborg, Suède, et la mise à jour d’une base de données dans les meilleurs délais sont coûteuses en termes d’heures de main d'œuvre et sont sources d’erreurs. Etat de la technique antérieur Un type de système, fabriqué par Aktiebolaget SKF, dont le principal lieu d’activité se situe à 41550 Göteborg, Suède, intitulé « Insight Rail System » utilise une vitesse linéaire GPS et un diamètre de roue pour déterminer les valeurs de tr/min d’arbre pour chaque mesure, cependant, pendant la vie d’un essieu monté de véhicule ferroviaire, les profils de roue subissent une usure, des bosses, des aplatissements et des affaissements (squats) de fatigue (écaillages) et doivent donc être reprofilés sous certaines conditions ou à des intervalles réguliers. Le reprofilage est effectué par tournage ou rectification et diminue à chaque fois le diamètre de la roue (les deux roues sur le même essieu sont toujours maintenues au même diamètre), et donc, pendant la vie d’un essieu monté, son diamètre est généralement réduit de plus de 10 % par rapport à l’état neuf. La gestion des diamètres de roues d’essieu individuel, initialement (lorsque Insight est installé) et après chaque reprofilage, puis la mise à jour de la base de données @ptitude Observer (@O) dans les meilleurs délais sont coûteuses en termes d’heures de main d'œuvre et sont sources d’erreurs. Fréquemment, un système Insight Rail, fabriqué par Aktiebolaget SKF, est installé sur un train dont les paliers sont en cours de période de service et il est donc possible qu’un ou plusieurs paliers se soient déjà écaillés dans une certaine mesure, donc il doit détecter des écaillages de palier sans nécessiter de période d’apprentissage. Contrairement aux systèmes @O Protean fabriqués par Aktiebolaget SKF, dont le principal lieu d’activité se situe à 41550 Göteborg, Suède, qui nécessitent tous deux une période « d’apprentissage » avec un palier « sain » pour établir des caractéristiques de tendance et/ou des seuils d’alerte. Selon un ou plusieurs modes de réalisation non limitatifs, un procédé permet d’effectuer une auto-détection de défaut de palier. Le procédé comprend les étapes de réception de données de surveillance d’état par un processeur, en provenance d’un ou plusieurs capteurs, les données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibration d’au moins un palier accouplé à un arbre rotatif, le palier ayant une bague intérieure et une bague extérieure, le procédé comportant en outre : a) la réception des données de vibration préalablement ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel et finalement fournies en tant que tableaux d’ampleurs et de fréquences, ainsi qu’une vitesse d’arbre approximative en tr/min ou tr/sec, b) l’application d'un procédé de détermination de pics qui détermine des pics individuels à partir du bruit de fond, et les amplitudes réelles de pic et leurs fréquences de centre de pic exactes, la fréquence et l’amplitude exactes de chaque pic possible étant stockées dans un tableau, c) l’identification de tous les sous-ordres de nombre entier plausibles de chaque pic jusqu’à un nombre d’ordre prédéfini comportant le pic lui-même qui se trouvent dans une plage spécifique de plages de fréquences fondamentales cibles, un pour chaque type de défaut défini et le stockage de ces pics ainsi que de leur numéro d’harmonique et leur fondamental théorique comme tableaux d’ordres, d) le regroupement des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mises en groupes par un ou plusieurs parmi de nombreux procédés, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite de dimension de groupe prédéfinie et les groupes ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes et tous les autres comme valeurs aberrantes, et les groupes stockés dans des tableaux d’ordres, et e) l’identification de tous les pics de la liste d’origine qui peuvent être des composantes de bande latérales plausibles des pics identifiés à l’étape d), qui ont des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mis en groupes par un ou plusieurs parmi de nombreux procédés, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les clusters ayant plus qu’un nombre de pics prédéfini dans ceux-ci étant organisés en groupes et tous les autres étant des valeurs aberrantes, et f) l’application d'un procédé de regroupement à leurs fréquences delta de base présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les clusters ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes de bande latérale et tous les autres comme valeurs aberrantes, les bandes latérales étant des groupes stockés dans des tableaux en référence à leur pic de fréquence central à partir des tableaux d’ordres. Selon un deuxième aspect, le procédé fournit des formes de groupement pour chaque défaut de bague intérieure ou bague extérieure (ou d’autres types de défauts). Selon un troisième aspect, le procédé permet de déterminer des indicateurs d’état. Ici, le groupe le plus plausible peut alors être sélectionné par (a) corrélation avec des composantes de forme pondérées, (b) présence ou non de composantes (c) RSS de composantes de groupe (d) procédé de reconnaissance de formes sur chaque groupe. Selon un autre aspect, le procédé permet de créer et d’utiliser des indicateurs d’état et des éléments dérivés d’un groupe à partir d’une à plusieurs plages dans des modèles d’apprentissage automatique avec des modèles supervisés, semi-supervisés et non supervisés prédéterminés pour la classe d’application de sorte que des défauts puissent être identifiés à l’aide des premières mesures et/ou des modèles d’apprentissage et de développement en continu spécifiques à ce point de mesure ou à une application spécifique (plusieurs points de mesure). Selon un autre aspect, le procédé permet en outre de convertir les tableaux d’ampleurs et de fréquences en une accélération enveloppe. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre de diviser chaque fréquence de pic par un nombre de 1 jusqu’au nombre d’harmoniques devant être inclus tour à tour pour déterminer toutes les sous-fréquences fondamentales théoriques plausibles. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre de soustraire à la fréquence de chaque pic identifiée toutes les autres fréquences de pic tour à tour et de diviser la valeur absolue du résultat par le nombre 1 jusqu’au nombre de bandes latérales devant être recherchées afin d’identifier tous les pics de bande latérale plausibles. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre de sélectionner seulement le groupe ayant (a) le plus de pics et/ou (b) la tolérance de dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic harmonique comme étant représentatif du symptôme le plus probable lié à ce type de défaut défini et étant stocké comme tableaux de composantes de groupe. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre de sélectionner seulement le groupe de bandes latérales ayant (a) le plus de pics et/ou (b) la tolérance de dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic de bande latérale comme étant représentatif des bandes latérales les plus probables liées à ce type de défaut défini et étant stocké comme tableaux de composantes de bande latérale associées à ce groupe spécifique. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’appliquer un filtre de tapis de bruit pour filtrer le bruit à partir du spectre de fréquences pour éliminer le bruit spectral indésirable, ce qui est réalisé en gardant seulement les composantes qui sont à +10dB au-dessus du niveau de tapis spectral local. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’identifier les pics à partir du spectre dont le bruit a été filtré, puis un procédé d’interpolation de pic quadratique est effectué sur le spectre non filtré qui identifie la fréquence exacte comme ordres de vitesse d’arbre présumée et amplitude de chaque pic possible et les stocke dans un tableau, le résultat créant des tableaux normalisés de fréquences de pic et amplitudes de pic. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’éliminer des pics de fréquence mécaniques connus à l’aide d’un module laissant un ensemble de fréquences qui comportent les composantes de fréquence de défaut de palier. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre de déterminer, à l’aide d’une fonction « fréquence fondamentale dans la bande », si chaque pic lui-même ou un sous-ordre exact de celui-ci se trouve dans la plage de fréquences de fréquences fondamentales dignes d’intérêt (FunL - > FunH) et de créer un nouveau tableau de fondamentaux, de numéros d’harmoniques et d’indices d’origine, ceux dont les fondamentaux sont groupés ensemble dans des tolérances pré-spécifiées ou d’apprentissage sont groupés comme « ordres » pour ce fondamental spécifique, puis une fonction « côtés dans la bande » est appliquée, et pour le(s) groupe(s) sélectionné(s) pour chaque ordre dans ce groupe chaque pic possible dans le tableau d’origine est vérifié pour déterminer si sa fréquence delta en ce qui concerne cet ordre est ou a un sous-ordre dans la plage de bande latérale. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre de déterminer les tolérances apprises par intelligence artificielle. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’associer à l’aide d’un sous-algorithme d’ordres de regroupement quels éléments de fréquence appartiennent à un groupe de fréquences. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’appliquer un sous-algorithme OrdCIs pour déterminer une RSS des ordres de chaque groupe et des valeurs de présence de pic d’ordre et une fréquence fondamentale moyenne. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’appliquer un sous-algorithme SideCIs pour déterminer la RSS des bandes latérales de chaque groupe et aussi des valeurs de présence de pic de bandes latérales et une fréquence de bande latérale moyenne. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’appliquer un sous-algorithme groupCIs pour déterminer la RSS de groupe et la valeur CI relative de pourcentage de bande. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre que la plage de recherche pour la fréquence fondamentale soit, pour une première itération, centrée autour de la fréquence attendue d'une composante de vibration mécanique connue et utilisant un faible nombre d’harmoniques, puis par regroupement des résultats le groupe le plus plausible est utilisé pour calculer une plage de recherche considérablement plus étroite et le nombre d’harmoniques est augmenté pour une deuxième itération, à partir de laquelle, avec ou sans l’option de regroupement supplémentaire, les pics identifiés sont éliminés des tableaux de pics avant l’itération pour les fréquences de défauts. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre qu’un test pour ignorer les côtés comporte a) le groupe a au moins 2 « premières » composantes de bande latérale, et/ou b) le groupe a au moins 1 « première » composante de bande latérale et 2 « deuxièmes » composantes de bande latérale. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’utiliser un procédé d’indicateur d’état scalaire de groupe pour grouper des formes, chaque mesure étant attribuable à un nœud et/ou un palier spécifique(s) et à une estampille temporelle ainsi qu’à la vitesse d’arbre estimée (tr/min ou Hz), des CI scalaires quantitatifs et qualitatifs dérivés de mesures non spécifiques sont déterminés à partir de deux sources, premièrement une forme d’onde ; telle que, de manière non limitative, RMS (Moyenne Quadratique), Crête Vraie, Crête-à-Crête Vraie, facteur de crête, aplatissement, asymétrie, % d’activité sinusoïdale/harmonique, et deuxièmement le spectre ; tel que, de manière non limitative, RSS de diverses bandes fixes comme absolue et/ou normalisée par rapport à la RSS du spectre total, aplatissement spectral, asymétrie spectrale, indicateur d’harmonique spectral non spécifique. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’utiliser un procédé d’indicateur d’état scalaire de bande de recherche pour grouper des formes, chaque mesure ayant de multiples bandes de recherche, pour rechercher des symptômes de défauts, chaque bande de recherche fournissant une valeur de RSS absolue des composantes spectrales dans cette bande sur la base de la vitesse fournie, effectivement une bande de suivi de vitesse, et un sous-algorithme RSS de bande étant appliqué pour calculer la RSS de la bande spectrale digne d’intérêt comme dérivée des plages de vitesse et de palier et des nombres d’ordres et de bandes latérales. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’utiliser un procédé de vecteur formant CI pour grouper des formes, plusieurs CI étant extraits pour chaque groupe identifié dans une mesure. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre d’utiliser les composantes de groupe les plus plausibles pour produire les indicateurs d’état pertinents à la fois quantitatifs et qualitatifs qui, avec leurs fréquences fondamentales et de bande latérale, sont transmis à (1) une logique « post-balayage » existante avec des paramètres dérivés d’un plan d’expériences, (2) une « logique de décision » avec des paramètres conçus ou appris par IA/AA ou (3) IA ou AA avec des procédés de tendance ou de « reconnaissance de formes ». Selon un autre aspect, le procédé permet en outre que chaque pic puisse être associé seulement à un et seulement un groupe, et appelé « groupe le plus plausible », ce groupe étant sélectionné entre autres par a) la combinaison la plus probable d’harmoniques dans le groupe et/ou b) le fondamental qui est la fréquence de vitesse de rotation ou une autre fréquence mécanique c) une fréquence fondamentale inférieure, et après la sélection du groupe le plus plausible, des pics associés à ce groupe étant éliminés d’autres groupes. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre que les fréquences soient maintenues absolues pour identifier des formes de groupe avec des fréquences fondamentales électriques statiques et les éliminer des tableaux de pics pour garder seulement la composante de suivi de vitesse, et lorsque l’on a de multiples mesures avec une vitesse de rotation variable, seulement les groupes qui sont proches des fréquences de bruit statiques attendues étant sélectionnés, et si de tels groupes ont été détectés dans M parmi N mesures, alors ces groupes étant considérés comme un bruit statique et pouvant être éliminés du traitement supplémentaire, et le traitement normal étant ensuite appliqué aux données filtrées. Selon un autre aspect, le procédé permet en outre que les plages de fréquences fondamentales pour l’identification de groupe commencent à une fréquence basse et sont augmentées progressivement par paliers, le maximum de plage ne dépassant pas deux fois le minimum de plage et le minimum de palier de plage suivant ne dépassant pas le maximum précédent, et les pics qui satisfont aux inclusions dans le groupe étant éliminés des tableaux de pics avant l’incrément de plage suivant de manière à éliminer des harmoniques de fréquences fondamentales inférieures afin d’empêcher qu’elles ne soient considérées par erreur comme appartenant à un groupe présentant une fréquence fondamentale plus élevée. Selon un ou plusieurs modes de réalisation non limitatifs, des caractéristiques et avantages supplémentaires sont réalisés grâce aux techniques de la présente divulgation. D’autres modes de réalisation et aspects de la divulgation sont décrits en détail ici. Afin de mieux comprendre la divulgation avec les avantages et les caractéristiques, il convient de se référer à la description et aux dessins. Brève description des figures L’objet de l’invention est particulièrement souligné et revendiqué clairement dans les revendications à la fin de la spécification. Les caractéristiques susmentionnées et d’autres caractéristiques, et des avantages des modes de réalisation ressortent ici de la description détaillée suivante considérée en association avec les dessins annexés dans lesquels : la représente un diagramme de flux illustrant un exemple d’algorithme de base selon un ou plusieurs modes de réalisation. la représente un diagramme schématique d’un système de base 200 pour exécuter la fonction de l’algorithme de base proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation. la représente un diagramme de flux d’une première application de la présente invention, et la représente un diagramme de flux d’une deuxième application de la présente invention, et la représente un flux de processus des étapes de procédé requises pour exécuter la fonction de l’algorithme selon la présente invention. Procédé permettant d’effectuer une auto-détection de défaut de palier (500) comprenant : la réception de données de surveillance d’état par un processeur (102), en provenance d’un ou plusieurs capteurs (104), les données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibration d’au moins un palier (105) accouplé à un arbre rotatif (109), le palier ayant une bague intérieure et une bague extérieure, le procédé comportant en outre : la réception (110) des données de vibration préalablement ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel et finalement fournies en tant que tableaux d’ampleurs et de fréquences, ainsi qu’une vitesse d’arbre approximative en tr/min ou tr/sec, b) l’application d'un procédé (120) de détermination de pics qui détermine des pics individuels à partir du bruit de fond, et les amplitudes réelles de pic et leurs fréquences de centre de pic exactes, la fréquence et l’amplitude exactes de chaque pic possible étant stockées dans un tableau, c) l’identification (130) de tous les sous-ordres de nombre entier plausibles de chaque pic jusqu’à un nombre d’ordre prédéfini comportant le pic lui-même qui se trouvent dans une plage spécifique de plages de fréquences fondamentales cibles, un pic pour chaque type de défaut défini et le stockage de ces pics ainsi que de leur numéro d’harmonique et leur fondamental théorique comme tableaux d’ordres, d) le regroupement (150) des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mises en groupe, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite de dimension de groupe prédéfinie et les regroupements ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes et tous les autres comme valeurs aberrantes, et les groupes stockés dans des tableaux d’ordres, et e) l’identification (140) de tous les pics de la liste d’origine qui peuvent être des composantes de bande latérales plausibles des pics identifiés à l’étape d), qui ont des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mis en groupe, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les groupes ayant plus qu’un nombre de pics prédéfini dans ceux-ci étant organisés en groupes et tous les autres étant des valeurs aberrantes, et les groupes stockés dans des tableaux d’ordres et f) l’application d'un procédé (160) de regroupement à leurs fréquences delta de base présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les groupes ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes de bande latérale et tous les autres comme valeurs aberrantes, les bandes latérales étant des groupes stockés dans des tableaux en référence à leur pic de fréquence central respectif à partir des tableaux d’ordres, chaque fréquence delta de base étant une fréquence prédéterminée associée à un défaut selon l’ordre de la vitesse de roulement du palier. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre des formes de groupement (155) pour chaque défaut de bague intérieure ou bague extérieure de palier (ou d’autres types de défauts), trois facteurs de construction de forme étant définis par 1) l’identification des harmoniques comme un nombre d’ordres, 2) le nombre de bandes latérales, et 3) la plage de fréquences fondamentales et la plage de fréquences pour les bandes latérales, une composante fondamentale, aucune ou quelques composante(s) harmonique(s), aucune ou quelques composante(s) de bande latérale ayant une fréquence delta autre que son fondamental comprenant les formes groupées possibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la détermination d’indicateurs d’état, la sélection d’un groupe le plus plausible par (a) la corrélation avec des composantes de forme pondérées, (b) la présence ou non de composantes, (c) RSS de composantes de groupe (d) un procédé de reconnaissance de formes sur chaque groupe. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre la création et l’utilisation d’indicateurs d’état et de caractéristiques dérivés d’un groupe à partir d’une à plusieurs plages dans des modèles d’apprentissage automatique avec des modèles supervisés, semi-supervisés et non supervisés prédéterminés pour la classe d’application de sorte que des défauts puissent être identifiés à l’aide des premières mesures et/ou des modèles d’apprentissage et de développement en continu spécifiques à ce point de mesure ou à une application spécifique (plusieurs points de mesure) à même de prendre en compte des facteurs de bruit changeant et de nouvelles conditions de fonctionnement, et l’identification de défauts avec un haut degré de certitude sur la base d’un algorithme codé à l’aide d'un compilateur ou d’une ressource informatique avec un langage de haut niveau, par le biais d'un apprentissage automatique, et à l’aide d’un algorithme d’intelligence artificielle pour « apprendre » quels défauts existent. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la conversion des tableaux d’ampleurs et de fréquences en une accélération enveloppe par le biais d'un système d’acquisition de données, et/ou un fenêtrage de Hanning est réalisé sur les données avant une Transformée de Fourier Rapide (TFRapide), et/ou une TFRapide ou une Transformée de Fourier Réelle (TFRéelle) est réalisée sur les données pour générer des données spectrales, et/ou l’ampleur des données de TFRapide est calculée à partir des composantes spectrales réelles et imaginaires, « ampleur » = SQRT(Real^2 + Imag^2), et/ou le spectre est tronqué, Real et Imag étant respectivement des composantes spectrales réelle et imaginaire obtenues par la TFRapide. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la division de chaque fréquence de pic à l’étape c) par un nombre variant de 1 au nombre d’harmoniques pour déterminer toutes les sous-fréquences fondamentales théoriques plausibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la soustraction à la fréquence de chaque pic déterminé à l’étape b) de toutes les autres fréquences de pic à tour de rôle et la division de la valeur absolue du résultat par un nombre variant de 1 au nombre de bandes latérales devant être recherchées afin d’identifier tous les pics de bande latérale plausibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la sélection (560) à l’étape e) de seulement le groupe ayant (a) le plus de pics et/ou (b) la tolérance de dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic harmonique comme étant représentatif du symptôme le plus probable lié à ce type de défaut défini et étant stocké comme tableaux de composantes de groupe. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la sélection (160) à l’étape f) de seulement le groupe de bandes latérales stocké dans les tableaux ayant (a) le plus de pics et/ou (b) la tolérance de dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic de bande latérale comme étant représentatif des bandes latérales les plus probables liées à ce type de défaut défini spécifique et étant stocké comme tableaux de composantes de bande latérale associées à ce groupe spécifique. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’application d’un filtre de tapis de bruit pour filtrer le bruit à partir du spectre de fréquences des données de vibration préalablement ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel afin d’éliminer le bruit spectral indésirable en gardant seulement les composantes qui sont à +10dB au-dessus d’un niveau de tapis spectral local prédéterminé, et les autres étant réduites à zéro. Procédé selon la revendication 10, comprenant en outre l’identification des pics à partir du spectre dont le bruit a été filtré, puis un procédé d’interpolation de pic quadratique est effectué sur le spectre non filtré, et il identifie la fréquence exacte comme ordres de vitesse d’arbre présumée et amplitude de chaque pic possible, et les stocke dans un tableau, et le résultat créant des tableaux normalisés de fréquences de pic et amplitudes de pic. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’élimination (145) de pics de fréquence mécaniques connus à l’aide d’un module laissant un ensemble de fréquences qui comportent les composantes de fréquence de défaut de palier telles que la bague intérieure et la bague extérieure du palier, les pics mécaniques résultant d’un appareil de test plutôt que du palier, et un sous-algorithme « fréquence fondamentale dans la bande » étant invoqué deux fois pour sélectionner des pics de tableau qui peuvent avoir un sous-ordre et donc une fréquence fondamentale théorique dans une bande de fréquences spécifiée. Procédé selon la revendication 9, comprenant en outre la détermination, à l’aide d’une fonction « fréquence fondamentale dans la bande », si chaque pic lui-même ou un sous-ordre exact de celui-ci se trouve dans une plage de fréquences de fréquences fondamentales dignes d’intérêt (FunL - > FunH) prédéterminée et la création d’un nouveau tableau de fondamentaux, de numéros d’harmoniques et d’indices d’origine, ceux dont les fondamentaux sont groupés ensemble dans des tolérances pré-spécifiées ou d’apprentissage étant groupés comme « ordres » pour ce fondamental spécifique, une fonction « côtés dans la bande » étant appliquée, et pour le(s) groupe(s) sélectionné(s) pour chaque ordre dans ce groupe chaque pic possible dans le tableau d’origine étant vérifié pour déterminer si sa fréquence delta en ce qui concerne cet ordre est ou a un sous-ordre dans la plage de bande latérale. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la détermination des tolérances apprises par intelligence artificielle. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’association à l’aide d’un sous-algorithme d’ordres de regroupement de quels fréquences fondamentales théoriques appartiennent à un groupe, un procédé de groupe dimensionnel effectuant l’élimination des valeurs aberrantes du groupe, les groupements par tolérances de dimension de groupe prédéfinie des fréquences fondamentales théoriques pouvant être obtenus par (i) des histogrammes de réduction de tailles de segment pour un ou plusieurs groupes, (ii) le regroupement de réduction de taille par élimination de valeurs aberrantes pour un seul groupe, (iii) de multiples clusters pour de multiples groupes, et les sorties des sous-algorithmes Clusterorders et/ou Remove-Subs étant des tableaux de composantes d’ordre individuelles triées en un groupe/des groupes identifiable(s). Procédé selon la revendication 13, comprenant en outre l’application (320) d’un sous-algorithme OrdCIs pour déterminer une RSS des ordres de chaque groupe et des valeurs de présence de pic d’ordre représentatives du nombre de pic d’ordre et une fréquence fondamentale moyenne, un sous-algorithme SideCIs étant appliqué pour déterminer la RSS des bandes latérales de chaque groupe et aussi des valeurs de présence de pic de bandes latérales représentatives du nombre de pic d’ordre de bandes latérales et une fréquence de bande latérale moyenne, et un sous-algorithme groupCIs étant appliqué pour déterminer la RSS de groupe et la valeur CI relative de pourcentage de bande. Procédé selon la revendication 15, dans lequel une plage de recherche pour la fréquence fondamentale étant, pour une première itération, centrée autour de la fréquence attendue d'une composante de vibration mécanique connue et utilisant un faible nombre d’harmoniques, puis par regroupement des résultats le groupe le plus plausible étant utilisé pour calculer une plage de recherche considérablement plus étroite et le nombre d’harmoniques étant augmenté pour une deuxième itération, à partir de laquelle, avec ou sans l’option de regroupement supplémentaire, les pics identifiés sont éliminés des tableaux de pics avant l’itération de la revendication 1 pour les fréquences de défauts. Procédé selon la revendication 1, comprenant un test pour ignorer les côtés comportant a) le groupe a au moins 2 « premières » composantes de bande latérale, et/ou b) le groupe a au moins 1 « première » composante de bande latérale et 2 « deuxièmes » composantes de bande latérale, et les sorties des fonctions ClusterSides et/ou IgnoreSides étant des tableaux de composantes de bande latérale individuelles triées en le(s) même(s) groupe(s) de la composante d’ordre que celle qui est leur « fréquence centrale », les fonctions ClusterSides et/ou IgnoreSides effectuant respectivement les étapes a) et b. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre l’utilisation d’un procédé d’indicateur d’état scalaire de groupe pour grouper des formes, chaque mesure étant attribuable à un nœud et/ou un palier spécifique(s) et à une estampille temporelle ainsi qu’à la vitesse d’arbre estimée (tr/min ou Hz), des mesures d’indicateurs d’état scalaires quantitatifs et qualitatifs dérivés de mesures non spécifiques étant déterminés à partir de deux sources, premièrement une forme d’onde ; telle que, de manière non limitative, RMS (Moyenne Quadratique), Crête Vraie, Crête-à-Crête Vraie, facteur de crête, aplatissement, asymétrie, % d’activité sinusoïdale/harmonique, et deuxièmement le spectre ; tel que, de manière non limitative, RSS de diverses bandes fixes comme absolue et/ou normalisée par rapport à la RSS du spectre total, aplatissement spectral, asymétrie spectrale, indicateur d’harmonique spectral non spécifique. Procédé selon la revendication 17, comprenant en outre l’utilisation d’un procédé d’indicateur d’état scalaire de bande de recherche pour grouper des formes, chaque mesure ayant de multiples bandes de recherche, pour rechercher des symptômes de défauts, chaque bande de recherche fournissant une valeur de RSS absolue des composantes spectrales dans cette bande sur la base de la vitesse fournie, effectivement une bande de suivi de vitesse, et un sous-algorithme RSS de bande étant appliqué pour calculer la RSS de la bande spectrale digne d’intérêt comme dérivée des plages de vitesse et de palier et des nombres d’ordres et de bandes latérales. Procédé selon la revendication 17, comprenant en outre l’utilisation d’un procédé de vecteur formant des mesures d’indicateurs d’état pour grouper des formes, plusieurs mesures d’indicateurs d’état étant extraits pour chaque groupe identifié dans une mesure. Procédé selon la revendication 18, comprenant en outre l’utilisation des composantes de groupe le plus plausible pour produire des indicateurs d’état pertinents à la fois quantitatifs et qualitatifs qui, avec leurs fréquences fondamentales et de bande latérale, sont transmis à (1) une logique « post-balayage » existante avec des paramètres dérivés d’un plan d’expériences, (2) une « logique de décision » avec des paramètres conçus ou appris par IA/AA (Intelligence Artificielle/Apprentissage Automatique) ou (3) IA ou AA avec des procédés de tendance ou de « reconnaissance de formes ». Procédé selon la revendication 1, chaque pic pouvant être associé seulement à un et seulement un groupe, appelé « groupe le plus plausible », ce groupe étant sélectionné entre autres par a) la combinaison la plus probable d’harmoniques dans le groupe et/ou b) le fondamental qui est la fréquence de vitesse de rotation ou une autre fréquence mécanique c) une fréquence fondamentale inférieure, et après la sélection du groupe le plus plausible, des pics associés à ce groupe étant éliminés d’autres groupes. Procédé selon la revendication 1, les plages de fréquences fondamentales pour l’identification de groupes comportant les regroupement selon e), commençant à une fréquence basse et étant augmentées progressivement par paliers, le maximum de plage ne dépassant pas deux fois le minimum de plage et le minimum de palier de plage suivant ne dépassant pas le maximum précédent, et les pics qui satisfont aux inclusions dans le groupe étant éliminés des tableaux de pics avant l’incrément de plage suivant de manière à éliminer des harmoniques de fréquences fondamentales inférieures afin d’empêcher qu’elles ne soient considérées par erreur comme appartenant à un groupe présentant une fréquence fondamentale plus élevée.