FR 3003953 A1 20141003 FR 1352861 A 20130329 SYSTÈME DE DÉTECTION DE DÉFAUTS PAR ULTRASONS SUR UN ÉLÉMENT TOURNANT D'UN MOTEUR D'AÉRONEF DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne le domaine des systèmes de surveillance par ultrasons des éléments tournants d'un moteur d'aéronef et plus particulièrement, la détection de défauts ou d'anomalies dans un élément tournant de type aube ou pale d'une roue aubagée. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Un moteur d'aéronef comporte plusieurs roues aubagées qui sont potentiellement exposées à subir des fortes contraintes pouvant éventuellement entrainer la perte d'une aube. Actuellement, lors des tests de production ou d'inspections des pales d'un moteur, on peut appliquer une technique de contrôle non destructif basée sur l'utilisation des ultrasons. Cette technique consiste à utiliser un gel couplant et un émetteur d'ondes ultrasonores pour cibler les zones à inspecter. Cette technique est manuelle et il est difficile d'automatiser l'identification de défauts. Ainsi, la technique actuelle ne peut pas être appliquée pour un suivi systématique à chaque vol de l'état des éléments tournants. L'objet de la présente invention est par conséquent de proposer un système de détection automatique par ultrasons simple à mettre en oeuvre et capable de détecter avec précision et fiabilité des défauts sur un élément tournant d'un moteur sans présenter les inconvénients précités. EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention est définie par un système de détection automatique de défauts sur au moins un élément tournant d'un moteur d'aéronef, comportant : - des moyens d'émission ultrasonores embarqués pour balayer ledit élément tournant du moteur par des ondes ultrasonores, - des moyens de réception ultrasonores embarqués pour récupérer les ondes ultrasonores réfléchies par ledit élément tournant, et - des moyens de traitement pour former une représentation ultrasonore traduisant les ondes ultrasonores réfléchies par ledit élément tournant et pour calculer des différentiels relatifs à une composante ultrasonore entre différentes subdivisions courantes de ladite représentation afin de détecter des variations de ladite composante ultrasonore indicatives de défauts sur ledit élément tournant. Ainsi, on peut surveiller à chaque vol et de manière automatique les éléments tournants du moteur pour détecter les premiers signes de fatigue. Ceci permet d'effectuer une maintenance prédictive et pas simplement une maintenance préventive dans la mesure où on peut changer les éléments rotatifs quand elles connaissent vraiment des dommages augmentant ainsi la rentabilité (moins de pièces changées) et la sécurité (moins de risque de perte d'aubes). L'analyse est réalisée selon des mesures différentielles qui permettent de s'affranchir du contexte. Avantageusement, les moyens d'émission et de réception ultrasonores embarqués sont montés mobiles au regard d'une roue aubagée dudit moteur pour viser chaque élément tournant de ladite roue aubagée. Ainsi, on peut surveiller l'ensemble des éléments tournants d'une roue aubagée à moindre encombrement et coûts et sans pénaliser le bilan de masse de l'aéronef. Les moyens d'émission et de réception ultrasonores embarqués peuvent être montés sur ledit moteur, ou sur une nacelle du moteur, ou sur l'aéronef. Avantageusement, lorsque le différentiel correspondant à une subdivision courante est indicatif d'anomalie, les moyens de traitement sont configurés pour calculer d'autres différentiels en réorganisant les subdivisions et/ou en affinant la subdivision courante afin de localiser les emplacements des défauts. Ceci permet de réduire le nombre de subdivisions à étudier et par conséquent de réduire le temps de calcul et la sollicitation d'un calculateur. Avantageusement, les moyens de traitement sont configurés pour enregistrer à chaque vol les différentiels relatifs aux différentes subdivisions et pour analyser l'évolution desdits différentiels de vol en vol. Ceci permet de consolider le résultat de la détection et de suivre de manière systématique la santé des éléments tournants de vol en vol. Avantageusement, le système de détection comporte une base de données de signatures de dégradations représentatives de différentes formes de dégradations et de leurs états d'avancement, et les moyens de traitement sont configurés pour comparer les différentiels relatifs aux subdivisions présentant des défauts audites signatures de dégradations. Ceci permet de déterminer le type de défaut le plus probable. Avantageusement, le système de détection comporte une base de données d'apprentissage comportant des différentiels sains entre différentes subdivisions d'une représentation d'un élément tournant sain et les moyens de traitement sont configurés pour comparer les différentiels relatifs aux subdivisions courantes avec les différentiels sains relatifs aux subdivisions correspondantes. Ceci permet d'éviter des fausses alarmes pouvant être provoquées par des discontinuités normales des éléments tournants. Avantageusement, la composante ultrasonore peut correspondre à une amplitude ou une phase d'une onde sonore réfléchie. Avantageusement, les moyens d'émission ultrasonores sont configurés pour générer dans ledit élément tournant des ondes de Lamb. L'invention vise également un moteur d'aéronef comportant un système de détection selon les caractéristiques ci-dessus. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de modes de réalisation préférentiels de l'invention faits en référence aux figures jointes parmi lesquelles : La Fig. 1 illustre de manière schématique un système de détection de défauts par ultrasons sur au moins un élément tournant d'un moteur d'aéronef, selon l'invention ; Les Fig. 2A et 2B illustrent de manière schématique l'émission et la réflexion d'une onde ultrasonore sur un élément tournant selon le système de la Fig. 1; La Fig. 3 est un algorithme illustrant différentes étapes de traitement de données mis en oeuvre par des moyens de traitement, selon un mode préféré de réalisation de l'invention ; Les Figs. 4A-4E sont des quadrillages d'une représentation ultrasonore illustrant de manière schématique les étapes de l'organigramme de la Fig. 3; Les Figs. 5A-5D illustrent la détection de défauts ponctuels et progressifs sur différents types de quadrillages ; La Fig. 6 est un algorithme de détection comprenant une phase de confirmation selon un mode de réalisation de l'invention ; La Fig. 7 est un algorithme de détection comprenant une phase de confirmation selon un autre mode de réalisation de l'invention ; et La Fig. 8 est un schéma en bloc illustrant un procédé de détection de prémices de pannes d'une roue aubagée du moteur, selon l'invention. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Le concept à la base de l'invention repose sur l'utilisation d'un système de détection embarqué réalisant des mesures ultrasonores différentielles sur un élément tournant permettant une détection automatique et précise des défauts ou anomalies sur l'élément tournant. La Fig. 1 illustre de manière schématique un système de détection 1 de défauts par ultrasons sur au moins un élément tournant 3 d'un moteur 5 d'aéronef, selon l'invention. L'élément tournant 3 correspond par exemple à une pale ou aube d'une roue aubagée 7 ou à un capot tournant du moteur 5. La roue aubagée 7 peut appartenir à un compresseur du moteur 5 et peut par exemple correspondre à une soufflante carénée ou non carénée du moteur d'aéronef. Le système de détection 1 comporte des moyens d'émission ultrasonores 9 embarqués, des moyens de réception ultrasonores 11 embarqués, et des moyens de traitement 15 de données. Le fait que les moyens d'émission et de réception ultrasonores sont embarqués permet de surveiller les éléments tournants à chaque vol, de manière automatique, et sans intervention humaine longue et coûteuse. Les moyens d'émission ultrasonores 9 sont destinés à balayer au moins un élément tournant 3 du moteur 5 par des ondes ultrasonores 19a. A titre d'exemple, les moyens d'émission ultrasonores 9 peuvent être constitués d'une ou de plusieurs source(s) ultrasonore(s) de type électro-capacitive ou piézo-électrique, montée(s) au regard de l'élément tournant 3. Ainsi, chaque source ultrasonore 9 reste à demeure sur l'aéronef 21 et peut être réglée pour émettre des ondes ultrasonores de manière périodique ou pulsationnelle. A titre d'exemple, les moyens d'émission 9 ultrasonores sont configurés pour générer dans l'élément tournant 3 des ondes de Lamb. Avantageusement, les moyens d'émission ultrasonores 9 produisent des ondes ultrasonores dans une gamme de basses fréquences des ultrasons par exemple, dans l'intervalle [50kHz, 1MHz], pour éviter une trop forte atténuation qui est fonction du carré de la fréquence. La fréquence peut être adaptée en fonction de la résolution souhaitée (i.e., de la taille des défauts recherchés). Plus la fréquence est grande et plus la résolution est importante, mais plus le signal est atténué et donc un compromis peut être trouvé en fonction de l'application. Par ailleurs, les moyens d'émission ultrasonores 9 sont couplés aux moyens de réception ultrasonores 11 qui sont destinés à récupérer les ondes ultrasonores réfléchies 19b par la surface de l'élément tournant. Les moyens de réception ultrasonores 11 peuvent être constitués d'un ou de plusieurs capteur(s) ultrasonore(s) de type électro- capacitif ou piézo-électrique, monté(s) au regard de l'élément tournant 3. Plus particulièrement, les moyens d'émission et de réception ultrasonores sont de même type (i.e., si les moyens d'émission sont électro-capacitifs alors les moyens de réception sont aussi capacitifs). De plus, les moyens d'émission et de réception peuvent former un seul dispositif. Les Fig. 2A et 2B illustrent de manière schématique l'émission et la réflexion d'une onde ultrasonore sur un élément tournant selon le système de détection de la Fig. 1. Les ondes ultrasonores 19a pénètrent très peu dans le matériau métallique ou composite de l'élément tournant 3 et vont donc se refléter 19b presque entièrement comme illustré sur la Fig. 2A, du fait de la différence d'impédance acoustique entre l'air et ces matériaux. Le graphique de la Fig. 2A montre que pour un élément tournant sain, l'intensité de l'onde ultrasonore réfléchie 19b est uniforme en fonction de la distance. Toutefois, en cas d'anomalie ou de défaut 17 de surface, la réflexion sera différente en amplitude et/ou en phase et on peut alors détecter des petits défauts de structure suite par exemple, à un impact d'un corps étranger. L'exemple de la Fig. 2B montre que l'intensité de l'onde ultrasonore réfléchie 19b n'est plus uniforme et une rupture de tendance (ou un pic) est générée au niveau du défaut 17. On notera que le balayage de l'élément tournant 3 (c'est-à-dire, l'émission et récupération des ondes ultrasonores) est réalisé pendant que l'élément tournant est à l'arrêt ou à très faible régime (phase de démarrage ou d'arrêt) afin de ne pas perturber l'acquisition des mesures. Avantageusement, les moyens d'émission et de réception ultrasonores sont montés mobiles au regard de la roue aubagée 7 du moteur 5 pour viser chaque élément tournant de la roue aubagée. Plus particulièrement, les moyens d'émission 9 et de réception 11 ultrasonores sont embarqués et montés sur le moteur 5, la nacelle ou l'aéronef 21 au regard des éléments tournants 3 par l'intermédiaire des moyens de pivotement et/ou de rotation 12. Les mêmes moyens d'émission 9 et de réception 11 peuvent pivoter et/ou tourner pour balayer plusieurs zones de l'espace et donc surveiller l'ensemble des éléments tournants 3 de la roue aubagée 7 en scannant chaque élément 3. Ainsi, il n'est pas nécessaire d'installer un dispositif émetteur/récepteur ultrasonore pour chaque aube. On notera que l'émission et la récupération des ondes ultrasonores ont l'avantage de pouvoir se faire sans contact, ce qui permet d'une part de ne pas abîmer le matériau testé et, d'autres part, de ne pas avoir de capteurs à poser sur les pales ou très près des pales, ce qui pourrait perturber leur aérodynamique. Les moyens de traitement 15 sont configurés pour former une représentation 23 ultrasonore traduisant les ondes ultrasonores réfléchies par l'élément tournant et récupérées par les moyens de réception 11. La représentation 23 ultrasonore peut par exemple être formée à partir des bandes spectrales de signaux ultrasonores. Les moyens de traitement 15 sont en outre configurés pour quadriller la représentation 23 en une pluralité de subdivisions 25a-25h et pour calculer des différentiels relatifs à une composante ultrasonore entre différentes subdivisions 25a-25h courantes de la représentation 23. Les différentiels permettent de détecter des variations de la composante ultrasonore indicatives de défauts sur l'élément tournant 3. On peut utiliser de manière connue une analyse spectrale sur les signaux ultrasonores pour calculer les composantes ultrasonores. Avantageusement, lorsque le différentiel correspondant à une subdivision courante est indicatif d'anomalie, les moyens de traitement 15 sont configurés pour calculer d'autres différentiels en réorganisant les subdivisions 25a-25h et/ou en affinant la subdivision courante afin de localiser les emplacements des défauts (voir l'organigramme de la Fig. 3). Les différentiels peuvent être calculés relativement à l'amplitude ou la phase des ondes ultrasonores réfléchies. On notera que le fait de réaliser l'analyse des données selon des mesures différentielles sur des amplitudes ou phases des ondes réfléchies permet de s'affranchir du contexte tel que le fait que l'élément tournant 3 surveillé peut ne pas être toujours à la même distance des moyens de réception. En particulier, les conditions extérieures agissent de la même manière sur une zone donnée de l'élément tournant 3 à deux instants successifs. Avantageusement, on peut exploiter les moyens d'acquisition et de traitement d'un calculateur embarqué dans l'aéronef ou dans un calculateur 27 intégré dans le moteur 5 d'aéronef de type EMU (Engine Monitoring Unit) pour exploiter le système de détection 1 selon l'invention. En particulier, le calculateur 27 peut être utilisé pour exécuter un programme d'ordinateur enregistré dans des moyens de stockage 29 du calculateur et comportant des instructions de code pour la mise en oeuvre du procédé de détection selon l'invention. On notera que les représentations ultrasonores acquises peuvent être directement traitées pendant le vol de l'aéronef. En variante, le traitement des représentations 23 peut être réalisé après l'atterrissage de l'aéronef afin de ne pas surcharger le calculateur 27 durant le vol. Selon encore une autre variante, les données des représentations acquises peuvent être transmises au sol pour être traitées par une station de calcul. Le système 1 de détection permet ainsi de surveiller à chaque vol et de manière automatique les éléments tournants 3 du moteur 5 pour détecter les premiers signes de fatigue avant qu'une perte d'aube ne se produise. La Fig. 3 est un algorithme illustrant différentes étapes de traitement de données mis en oeuvre par les moyens de traitement selon un mode préféré de réalisation de l'invention. En outre, les Figs. 4A-4E sont des quadrillages d'une représentation ultrasonore illustrant de manière schématique les étapes de l'organigramme de la Fig. 3. A l'étape El les moyens de traitement 15 sont configurés pour former la représentation ultrasonore de l'élément tournant 3 à partir des ondes réfléchies par un élément tournant et captées par les moyens de réception 11. A l'étape E2 les moyens de traitement 15 sont configurés pour quadriller la représentation 23 en une pluralité de subdivisions 25a-25h courantes et pour définir une résolution déterminée correspondant à une taille minimale de défauts. La résolution permet d'une part de ne pas alerter sur des défauts acceptables et d'autre part de donner un point d'arrêt à l'algorithme. Par ailleurs, les dimensions des subdivisions sont sélectionnées en fonction de la taille de l'élément tournant de façon à ce qu'on puisse avoir des voisins proches et des voisins éloignés. La Fig. 4A montre un quadrillage d'une partie de la représentation 23 en neuf subdivisions 125a-125i en forme de grands carreaux de mêmes tailles. Les petits carreaux 100 représentent la résolution sélectionnée. A l'étape E3 les moyens de traitement 15 sont configurés pour calculer des premiers différentiels courants relatifs à une composante ultrasonore entre chaque subdivision courante 125a et les subdivisions courantes voisines 125b-125i. Plus particulièrement, les moyens de traitement 15 calculent une composante (intensité ou direction) des ondes ultrasonores relative à chaque subdivision et comparent ensuite la composante de chaque subdivision à celles de ses voisines. Selon l'exemple de la Fig. 4A chaque carreau est comparé à ses huit voisins en calculant le différentiel entre d'une part la composante ultrasonore dans un carreau 125a et d'autre part la composante relative à chacun des huit carreaux 125b-125i limitrophes. L'étape E4 est un test où les moyens de traitement 15 sont configurés pour vérifier s'il existe ou non, une subdivision courante pour laquelle des premiers différentiels courants avec au moins un premier nombre déterminé de subdivisions voisines sont indicatifs d'anomalie. Un indicateur d'anomalie peut par exemple être la comparaison du différentiel avec un seuil prédéterminé. En variante, l'indicateur d'anomalie peut être défini par la différence entre le différentiel observé et un différentiel sain mesuré lors d'une phase d'apprentissage et la comparaison de cette différence avec un niveau prédéterminé. On notera que le seuil ou niveau prédéterminé peut dépendre de plusieurs facteurs comme par exemple le nombre de voisins, la taille de la subdivision 115a, le matériau de l'élément tournant, la précision souhaitée, etc. Si le résultat du test de l'étape E4 est négatif, alors on considère à l'étape E5 que l'élément tournant 3 est valide. En revanche, si on trouve une subdivision pour laquelle les premiers différentiels courants, avec au moins un premier nombre déterminé de subdivisions voisines sont indicatifs d'anomalie, alors on considère que cette subdivision est potentiellement invalide et on passe à l'étape E6. 'o On notera que si les différentiels indiquent une anomalie avec seulement une autre subdivision voisine, on peut vraisemblablement considérer que c'est une imprécision ou erreur de mesure. Autrement dit, pour que la subdivision soit déclarée potentiellement invalide, il faut qu'il y ait au moins un nombre seuil de subdivisions voisines avec qui les différentiels sont indicatifs d'anomalie. Ce nombre seuil peut aussi dépendre du nombre de voisins, de la taille de la subdivision, et de la précision souhaitée. Dans l'exemple de la Fig. 4A, ce nombre seuil est choisi égal à quatre et cette figure montre que la subdivision 115a au centre présente par rapport à au moins quatre de ses voisines 125b-125i un différentiel indicatif d'anomalie. Ainsi, lorsque le test de l'étape E4 est confirmé, les moyens de traitement 15 sont configurés pour comparer à l'étape E6, la subdivision potentiellement invalide avec des subdivisions éloignées. En particulier, les moyens de traitement 15 calculent des seconds différentiels courants entre la subdivision courante potentiellement invalide et des subdivisions courantes éloignées. Par exemple on peut comparer le carreau central incriminé 115a de la Fig. 4A avec seulement huit voisins éloignés (non représentés) afin de limiter la charge de calcul. On notera que les voisins sont choisis de façon différente pour les subdivisions aux bords de la représentation car on ne peut pas prendre des voisins dans toutes les directions. Ainsi, afin de tenir compte des effets de bord, on peut choisir des seuils différents selon que les subdivisions potentiellement invalides sont aux bords ou à l'intérieur de la représentation. L'étape E7 est un test où les moyens de traitement 15 sont configurés pour vérifier si la subdivision courante présente avec au moins un deuxième nombre déterminé de subdivisions courantes éloignées, des seconds différentiels courants indicatifs d'anomalie. On prend des voisines suffisamment éloignées pour sortir de la zone potentiellement invalide. Si le résultat du test de l'étape E7 est négatif, alors on considère à l'étape E8 que la subdivision incriminée est valide. En revanche, si le résultat du test de l'étape E7 est confirmé, alors on considère à l'étape E9 que la subdivision incriminée est invalide. Comme précédemment, une anomalie est détectée lorsque le différentiel est supérieur à un seuil prédéterminé. En outre, pour que la subdivision incriminée soit déclarée invalide, il faut qu'il y ait au moins un deuxième nombre déterminé de subdivisions voisines avec qui les différentiels sont indicatifs d'anomalie. La Fig. 4A montre aussi que la subdivision 115a au centre présente par rapport à au moins quatre de ses voisines éloignées (non représentées) un différentiel indicatif d'anomalie. Le fait de comparer une subdivision donnée avec ses voisines proches et ensuite avec des voisines éloignées permet de confirmer l'invalidité de la subdivision et d'adapter la résolution des subdivisions. En effet, si les différentiels entre la subdivision donnée et les voisines proches sont indicatifs d'une anomalie et si l'anomalie résulte d'un réel défaut alors les différentiels avec les voisines éloignées doivent aussi indiquer une anomalie étant donné qu'on s'éloigne de la zone défectueuse. En particulier, si l'anomalie est due à un défaut progressif, alors les différentiels avec des voisines éloignées sont forcément plus importants qu'avec des voisines proches. D'un autre côté, si le défaut est très ponctuel alors les différentiels avec des voisines éloignées sont au moins aussi importants qu'avec des voisines proches. On notera qu'afin d'éviter des fausses alarmes, on ne prend pas les mêmes seuils pour les comparaisons proches et éloignées. En effet, les subdivisions éloignées sont normalement suffisamment éloignées de la zone incriminée et présentent donc par rapport à cette dernière des différentiels assez importants. Toutefois, le contexte dans les zones éloignées peut être différent et par conséquent, les valeurs du paramètre physique entre les deux zones peuvent présenter des écarts significatifs sans qu'il y ait forcément un défaut. Ainsi, pour éviter les fausses alarmes, il est avantageux de choisir un seuil plus grand pour une comparaison entre deux subdivisions éloignées que pour une comparaison entre deux subdivisions proches. Ensuite, les moyens de traitement 15 sont configurés pour calculer d'autres différentiels en réorganisant les subdivisions et/ou en affinant leurs tailles. En effet, à l'étape E10, les moyens de traitement 15 sont configurés pour re- quadriller une zone 215 recouvrant la subdivision 125a déclarée invalide (voir Fig. 4B). Ainsi, on forme de nouvelles subdivisions qui chevauchent la subdivision invalide. La nouvelle zone 225 est homothétique à la subdivision invalide par exemple de rapport strictement compris entre 1 et 2. L'exemple de la Fig. 4B illustre de manière schématique une réorganisation des subdivisions selon un simple décalage d'un demi-carreau horizontalement et d'un demi- carreau verticalement. Ainsi, cet exemple, montre que quatre nouveaux carreaux courants 225a-225d recouvrent le précédent carreau courant invalide 115a (représenté en pointillé). Chacun de ces quatre nouveaux carreaux 225a-225d recouvre une partie du précédent carreau 125a plus une partie du voisinage immédiat de ce dernier. Ceci permet de scruter tout le voisinage de la zone déclarée invalide. A nouveau, les moyens de traitement 15 calculent des nouveaux différentiels relatifs au nouveau découpage des zones de comparaisons. En effet, les nouvelles subdivisions 225a-225d sont considérées comme les actuelles subdivisions courantes et pour chacune de ces nouvelles subdivisions on réalise les étapes E11-E17 qui sont équivalentes aux étapes E3-E9 respectivement. Ainsi, à l'étape E11 les moyens de traitement 15 sont configurés pour calculer des premiers différentiels courants entre chaque nouvelle subdivision courante 225a-225d et des subdivisions courantes voisines. L'étape E12 est un test où les moyens de traitement 15 sont configurés pour vérifier s'il existe une nouvelle subdivision courante pour laquelle des premiers différentiels courants avec au moins un premier nombre déterminé de subdivisions voisines sont indicatifs d'anomalie. Si le résultat du test de l'étape E12 est négatif, alors on considère à l'étape E13 que la subdivision est valide, sinon, on considère qu'elle est potentiellement invalide et on passe à l'étape E14. A l'étape E14, les moyens de traitement 15 sont configurés pour comparer la nouvelle subdivision potentiellement invalide avec des subdivisions éloignées. L'étape E15 est un test où les moyens de traitement 15 sont configurés pour vérifier si la nouvelle subdivision courante présente avec au moins un deuxième nombre déterminé de subdivisions courantes éloignées des seconds différentiels courants indicatifs d'anomalie. Si le résultat du test de l'étape E15 est négatif, alors on considère à l'étape E16 que la subdivision incriminée est valide. En revanche, si le résultat du test de l'étape E15 est positif, alors on considère à l'étape E17 que la nouvelle subdivision incriminée est invalide. Ainsi, à l'issue de l'étape E17, on a au moins une nouvelle subdivision invalide et une précédente subdivision invalide. L'exemple de la Fig. 4B montre un nouveau carreau courant invalide 225a et un précédent carreau invalide 125a. Le recoupement entre les actuel et précédent carreaux invalides donne plus de précisions sur la localisation du défaut. En effet, à l'étape E18 les moyens de traitement 15 sont configurés pour faire un masque selon une opération logique ET entre les précédentes subdivisions invalides 125a et les nouvelles subdivisions 225a-225d dans la zone 225 de recouvrement. Ceci forme des subdivisions 325a-325d de tailles réduites comprenant au moins une subdivision invalide 325a de taille réduite (voir Fig. 4C). Ces nouvelles subdivisions 325a-325d de tailles réduites sont considérées comme les actuelles subdivisions courantes. A l'étape E19 les moyens de traitement 15 sont configurés pour vérifier si la taille de l'actuelle subdivision courante 325a-325d est plus grande que la résolution prédéterminée 100. Si oui, les moyens de traitement 15 sont configurés pour réitérer les étapes précédentes E3-E18 pour chaque actuelle subdivision courante, et sinon, on déclare à l'étape E20 la ou les subdivision(s) courante(s) invalide(s) comme subdivision(s) anormale(s). La Fig. 4C montre que le masque ET affine la zone en diminuant la longueur et la largeur du carreau d'un facteur 2. Toutefois, la taille du carreau invalide 325a reste supérieure à la taille du petit carreau 100 correspondant à la résolution et par conséquent, on recommence les mêmes étapes comme illustré sur la Fig. 4D. Finalement, la Fig. 4E montre que la résolution 100 est atteinte et les petits carreaux invalides 100a-100d sont localisés. L'exemple des Figs. 4A-4E montre que le procédé de détection selon l'invention permet de réduire fortement le nombre d'étapes de calculs. En effet, la représentation selon l'exemple des Figs. 4A-4E comporte 18 x 18 = 324 petites cases 100. Ainsi, en faisant abstraction des effets de bords, si on comparait chaque case 100 avec ses huit cases voisines, on aurait 2592 comparaisons et la technique serait moins efficace car on ne détecterait que des anomalies très localisées sur une case 100. Avec la technique ci-dessus et en faisant toujours abstraction aux effets de bords, on réalise, à l'étape de la Fig. 4A, 9 x 8 = 72 comparaisons, à l'étape de la Fig. 4B, 4 x 8 = 32 comparaisons, à l'étape de la Fig. 4C, zéro comparaison, et finalement à l'étape de la Fig. 4D, 9 x 8 = 72 comparaisons, soit au total 176 comparaisons seulement. Ceci permet de réduire le temps de calcul et la sollicitation du calculateur. Plus généralement, pour une représentation d'un objet de 100cm x 20cm et de résolution de 1mm, si on prenait indépendamment chaque zone de 1mm et la comparait avec ses huit voisines, on aurait, sans compter les effets de bord 1600000 comparaisons et on ne peut détecter que des défauts de 1mm ou des défauts très marqués. Toutefois, en appliquant le procédé de détection selon l'invention, en prenant un quadrillage initial de 1cm et en supposant qu'il n'y a qu'un seul défaut, le nombre total de comparaisons est d'environ 16000. Ainsi, le procédé selon l'invention réduit considérablement le nombre de calculs en optimisant le nombre de comparaisons. De plus, il permet de détecter des défauts dont la taille est comprise entre les dimensions d'une subdivision initiale 125a et la résolution 100 sélectionnée. En effet, les Figs. 5A-5D illustrent la détection de défauts ponctuels et progressifs sur différents quadrillages. Les Figs. 5B et 5D montrent que si on regardait unitairement chaque petite case, on détecterait des défauts intenses ou ponctuels 17a (Fig. 5B), mais pas des défauts progressifs 17b (Fig. 5D) pour lesquels la comparaison avec les voisins proches est faible, mais de voisin en voisin il y a de plus en plus de décalage. Ainsi, les Figs. 5A et 5B montrent qu'un défaut ponctuel 17a peut être détecté sur un grand carreau 425 ou sur un petit carreau 525. Toutefois, les Figs. 5C et 5D montrent qu'un défaut progressif 17b peut être détecté sur un grand carreau 425 car il est caractérisé par une différence non négligeable entre le grand carreau 425 et ses voisins (Fig. 5C), mais pas sur un petit carreau 525 car le différentiel entre un petit carreau 525 et ses voisins est très faible (Fig. 5D). Ainsi, on ne détecterait pas un défaut progressif avec une méthode classique qui ne considère que des petits carreaux. La Fig. 6 est un algorithme de détection comprenant une phase de confirmation selon un mode de réalisation de l'invention. La phase de confirmation comprend une comparaison des différentiels relatifs à une subdivision anormale appartenant à une représentation ultrasonore déterminée lors d'un dernier vol avec des différentiels relatifs à une même subdivision anormale appartenant à chacune d'un nombre déterminé de représentations réalisées lors des précédents vols. Les représentations des derniers vols étant par exemple enregistrées dans les moyens de stockage 29 associés aux moyens de traitement 15. L'étape E21 concerne la récupération des ondes ultrasonores réfléchies par l'élément tournant 3. L'étape E22, concerne la formation d'une représentation ultrasonore 23 de l'élément tournant 3 à partir des signaux ultrasonores réfléchis. A l'étape E23, les moyens de traitement 15 sont configurés pour traiter la représentation ultrasonore 23 selon l'organigramme de la Fig. 2. En particulier, aux étapes E4 et E12 (Fig. 3), on vérifie si les premiers différentiels courants d'une composante ultrasonore sont supérieurs à un premier seuil prédéterminé. De même, aux étapes E7 et E15 (Fig. 3), on vérifie si les seconds différentiels courants d'une composante ultrasonore sont supérieurs à un deuxième seuil prédéterminé. On notera que les valeurs des premier et deuxième seuils peuvent être modifiées en fonction de la taille de la subdivision et donc du rang de l'itération. Par exemple, à la première itération, la détection est choisie assez sensible (i.e., seuils faibles) pour permettre d'identifier les subdivisions anormales. En effet, si la subdivision est grosse, on va éventuellement moyenner des zones normales et anormales à l'intérieur de la subdivision. A l'issue de l'étape E23, si aucun défaut n'est constaté, alors à l'étape E24 on remet à zéro les représentations ultrasonores des derniers vols incriminés. En revanche, si à l'issue de l'étape E23, une ou des subdivision(s) anormale(s) est(sont) détectée(s), alors à l'étape E25 on enregistre dans les moyens de stockage 29 les informations concernant la ou les dernières subdivision(s) anormale(s) avant d'aller à l'étape E26. A l'étape E26, les moyens de traitement 15 sont configurés pour comparer les différentiels d'une composante ultrasonore relatifs à la(les) subdivision(s) anormale(s) appartenant à la dernière représentation avec des différentiels relatifs à la(les) même(s) subdivision(s) anormale(s) appartenant à chacune des précédentes représentations ultrasonores de l'élément tournant 3. S'il est constaté que la représentation ultrasonore 23 présente une anomalie pour la première fois, alors aucune alerte n'est générée (étape E27). En revanche, s'il est constaté que les différentiels ont augmenté au cours de dernières représentations ultrasonores, alors une alerte d'importance haute est générée (étape E28). On peut ajouter un niveau d'alerte supplémentaire pour suivre la tendance des différentiels. Par exemple, une alerte d'importance très haute est générée si les différentiels augmentent et que l'extrapolation montre à échéance (e.g. 10 vols) un dépassement d'un seuil limite prédéterminé. Finalement, s'il est constaté que les différentiels restent constants au cours des dernières images, alors une alerte d'importance moyenne est générée (étape E29). Par ailleurs, on peut attribuer différents niveaux de seuils correspondant à différents niveaux d'alertes. La Fig. 7 est un algorithme de détection comprenant une phase de confirmation selon un autre mode de réalisation. Les étapes de l'algorithme de la Fig. 7 sont identiques à celles de la Fig. 6 sauf pour les étapes E32 et E33. Comme précédemment, l'étape E31 concerne la formation d'une représentation ultrasonore 23 de l'élément tournant 3. Si c'est une première représentation, alors on passe à l'étape E32 et sinon, à l'étape E33. L'étape E32 est une phase d'apprentissage au cours de laquelle une base de données d'apprentissage est construite en comparant les différentiels des subdivisions de la première représentation ultrasonore de l'élément tournant sain. Ceci peut être réalisé selon les étapes de comparaisons entre des subdivisions voisines de l'organigramme de la Fig. 3. Ainsi, on construit à l'étape E32 une base de données d'apprentissage enregistrant des différentiels sains entre différentes subdivisions de la représentation ultrasonore saine d'origine sachant que cette dernière n'est pas forcément uniforme à cause des différences intrinsèques mais normales de l'élément tournant 3. Par exemple, sur une aube on peut avoir un bord d'attaque d'une matière différente et qui par conséquent réfléchira une onde ultrasonore toujours d'une manière différente. Si la représentation ultrasonore de l'élément tournant 3 n'est pas une première représentation, alors on passe à l'étape E33 où les moyens de traitement 15 sont configurés pour traiter les données selon l'organigramme de la Fig. 3. Toutefois, aux étapes E4 et E12 (Fig. 3), on calcule les différences entre les premiers différentiels courants des subdivisons voisines et des différentiels sains correspondants pour vérifier si elles sont supérieures à un niveau prédéterminé. Aux étapes E7 et E15 (Fig. 3), on vérifie si les seconds différentiels courants entre des subdivisions éloignées et des différentiels sains correspondants sont supérieurs à un deuxième seuil prédéterminé. La Fig. 8 est un schéma en bloc illustrant un exemple de détection de défauts sur une roue aubagée du moteur, selon l'invention. Selon cet exemple, l'élément tournant 3 correspond à chacune des pales de la roue aubagée 7. Au bloc B1, les moyens de traitement 15 reçoivent des données depuis le moteur 5 (représenté par le bloc B2), concernant le régime de rotation de la roue aubagée 7 à surveiller. Les moyens de traitement 15 déclenchent le procédé de détection lorsque la roue aubagée 7 est à l'arrêt. Au bloc B3, les moyens d'émission 9 émettent des ondes ultrasonores en direction d'une première pale et les moyens de réception 11 récupèrent les ondes ultrasonores réfléchies par cette pale. Les moyens d'émission 9 et de réception 11 tournent en synchronisation pour scanner une à une toutes les pales 3 de la roue aubagée 7 du moteur (bloc B2). Ainsi, au bloc B4, les moyens de traitement 15 forment une représentation ultrasonore pour chaque pale scannée de la roue aubagée. Au bloc B5, des moyens d'identification 33 des pales 3 sont utilisés pour distinguer les différentes pales 3 de la roue aubagée 7. Ceci permet de faire un suivi au cours du temps des différentes pales 3 et d'identifier celle(s) qui présente(nt) des défauts. Ces moyens d'identification sont par exemple, des moyens d'individualisation par un marquage 33 acoustique sur une ou deux pales 3 de la roue aubagée 7. On peut individualiser les pales 3 en insérant un matériau dans la pale 3 repérable par les moyens de réception. Au bloc B6, les moyens de traitement 15 réalisent par exemple une analyse de Fourier pour calculer une composante ultrasonore de chaque subdivision de la représentation 23 pour chacune des pales 3. La composante relative à chaque subdivision est ensuite comparée avec celles des voisines du même élément tournant en calculant des différentiels entre les différentes composantes selon les étapes de l'organigramme des Figs. 3, 6 ou 7. Si le matériau de la pale est uniforme, toute sa surface répond de façon identique aux ondes ultrasonores. En revanche, si le matériau présente une aspérité 17, la composante de l'onde ultrasonore réfléchie par la surface de la pale au niveau de cette aspérité sera différente. Ainsi, en comparant les composantes sur différentes subdivisions, on peut détecter les défauts. Au bloc B7, lorsqu'une anomalie est détectée, les moyens de traitement 15 comparent les résultats sur plusieurs vols, pour voir si l'anomalie est toujours détectée. En effet, les moyens de traitement 15 sont configurés pour enregistrer à chaque vol les différentiels relatifs aux différentes subdivisions afin d'analyser l'évolution de ces différentiels de vol en vol. Ainsi, on peut quantifier l'évolution des défauts pour chaque pale 3 en comparant les données issues du vol courant avec des données des vols précédents stockées dans une base de données 129a (bloc B8). Au bloc B9, les moyens de traitement 15 réalisent un suivi au cours du temps de l'évolution du défaut constaté en comparant cette évolution à un seuil critique prédéterminé afin d'envoyer une alerte (bloc B10) à l'utilisateur ou opérateur de maintenance en cas de dépassement du seuil critique. Avantageusement, le système de détection 1 comporte une bibliothèque d'anomalies ou une base de données 129b (bloc B8) de signatures de dégradations représentatives de différentes formes de dégradations et de leurs états d'avancement. Ceci permet aux moyens de traitement 15 de comparer les différentiels relatifs aux subdivisions présentant des prémices de panne aux signatures caractéristiques de dégradations et ainsi de statuer sur le type de dégradation et sur l'état d'avancement de celle-ci. La présente invention permet ainsi de surveiller les éléments tournants en métal ou en matériaux composites afin de détecter les premiers signes de fatigue à l'aide des moyens installés sur le moteur, la nacelle ou l'aéronef, à chaque vol, de manière automatique, et de manière individuelle. La présente invention s'applique avantageusement au suivi des aubes de la soufflante d'un turbofan, aux hélices d'un turbopropulseur ou d'un open rotor.25 REVENDICATIONS1. Système de détection automatique de défauts sur au moins un élément tournant d'un moteur d'aéronef, caractérisé en ce qu'il comporte : - des moyens d'émission (9) ultrasonores embarqués pour balayer ledit élément tournant (3) du moteur (5) par des ondes ultrasonores, - des moyens de réception (11) ultrasonores embarqués pour récupérer les ondes ultrasonores réfléchies par ledit élément tournant, et - des moyens de traitement (15) pour former une représentation ultrasonore traduisant les ondes ultrasonores réfléchies par ledit élément tournant et pour calculer des différentiels relatifs à une composante ultrasonore entre différentes subdivisions courantes de ladite représentation afin de détecter des variations de ladite composante ultrasonore indicatives de défauts sur ledit élément tournant. 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d'émission (9) et de réception (11) ultrasonores embarqués sont montés mobiles au regard d'une roue aubagée (7) dudit moteur pour viser chaque élément tournant de ladite roue aubagée. 3. Système selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que les moyens d'émission (9) et de réception (11) ultrasonores embarqués sont montés sur ledit moteur, ou sur une nacelle du moteur, ou sur l'aéronef. 4. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que lorsque le différentiel correspondant à une subdivision courante est indicatif d'anomalie, les moyens de traitement (15) sont configurés pour calculer d'autres différentiels en réorganisant les subdivisions et/ou en affinant la subdivision courante afin de localiser les emplacements des défauts. 5. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens de traitement (15) sont configurés pour enregistrer à chaque vol les différentiels relatifs aux différentes subdivisions et pour analyser l'évolution desdits différentiels de vol en vol. 6. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une base de données de signatures (129b) de dégradations représentatives de différentes formes de dégradations et de leurs états d'avancement, et en ce que les moyens de traitement (15) sont configurés pour comparer les différentiels relatifs aux subdivisions présentant des défauts audites signatures de dégradations. 7. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une base de données d'apprentissage comportant des différentiels sains entre différentes subdivisions d'une représentation d'un élément tournant sain, et en ce que les moyens de traitement sont configurés pour comparer les différentiels relatifs aux subdivisions courantes avec les différentiels sains relatifs aux subdivisions correspondantes. 8. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la composante ultrasonore correspond à une amplitude ou une phase d'une onde sonore réfléchie. 9. Système l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens d'émission (9) ultrasonores sont configurés pour générer dans ledit élément tournant des ondes de Lamb. 10. Moteur d'aéronef, caractérisé en ce qu'il comporte un système de détection selon l'une quelconque des revendications précédentes.