FR 3117593 A1 20220617 FR 2013249 A 20201215 Un procédé de détermination d’un ou plusieurs défauts d’une machine tournante d’aéronef, le procédé comportant une étape de mesure (ET1) d’au moins un signal acoustique (Ai) et d’au moins un signal vibratoire (Vk) au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante, une étape de transformation (ET2) de chaque signal en un spectre de fréquence acoustique, une étape de détermination (ET3) d’un jeu de fréquences d’intérêt (JFI) dans l’ensemble des spectres de fréquence (SAi, SVk), une étape de formation d’une base de spectres de défaut (DB_DEF), chaque spectre de défaut (S_DEFm) comportant au moins une raie fréquentielle, chaque raie fréquentielle étant obtenue par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt dont les coefficients de pondération sont prédéterminés, une étape de comparaison (ET5) de manière à obtenir un score (SCORE) et une étape de détermination (ET6) des défauts de la machine tournante par analyse des scores obtenus (SCORE). Figure de l’abrégé : Figure 2 Procédé et système de détermination d’un ou plusieurs défauts d’une machine tournante d’aéronef La présente invention concerne le domaine de la surveillance des défauts d’une machine tournante d’aéronef. L’invention s’applique notamment à une machine tournante comprenant au moins un équipement électrique, en particulier, un moteur électrique. De manière connue, une machine tournante est équipée de différents capteurs afin de déterminer des défauts connus d’une machine tournante. Par exemple, un capteur de vibration peut être utilisé pour déterminer un balourd, un capteur acoustique peut être utilisé pour déterminer un défaut d’un palier de roulement ou un capteur électrique peut être utilisé pour détecter un défaut électrique d’un générateur d’énergie électrique de la machine tournante. L’utilisation de tels capteurs est robuste pour déterminer un défaut « simple », c’est-à-dire, ayant une unique cause et un unique effet. En pratique, un défaut d’une machine tournante peut affecter, avec un degré faible, de nombreux composants de la machine tournante (plusieurs effets). Un tel défaut « complexe » ou « réparti » est plus difficile à déterminer étant donné qu’il est difficilement identifiable par un des capteurs. Il en va de même de la combinaison de défauts « purs » ou « complexes » (plusieurs causes). Un des objectifs de la présente invention est de permettre de détecter tous les défauts qui peuvent survenir simultanément ou qui peuvent avoir des manifestations multiples, c’est-à-dire, vibratoires, acoustiques ou électriques. A titre d’exemple, par analyse fréquentielle, il peut être observé un défaut périodique ayant une première fréquence qui peut correspondre à un balourd d’un arbre de la machine tournante et un autre défaut électrique ayant une deuxième fréquence de valeur proche de la première fréquence. Il est difficile pour un opérateur de déterminer s’il est confronté à un unique défaut ou à deux défauts différents. En pratique, pour traiter la mesure d’un capteur, il est connu de déterminer le spectre fréquentiel, en particulier par une transformée de Fourrier, afin de vérifier la présence d’une éventuelle signature aux fréquences caractéristiques de la machine. Une telle détermination est difficile à haute fréquence étant donné que le spectre est étalé et il est difficile d’isoler précisément la signature d’un défaut. Cette imprécision entraine une imprécision du diagnostic des défauts. Cette détermination est difficile sur les signaux forts (défauts très prononcés) mais elle est encore plus difficile sur les signaux latents (défauts peu prononcés) qui sont alors confondus avec le bruit large bande ou avec des raies spectrales très proches. De manière classique, la présence/sévérité d’un défaut n’est pas déterminée de manière précise mais estimée sur une plage de fréquence, ce qui rend impossible de déterminer distinctement deux défauts ayant des plages de fréquence qui se chevauchent. Il existe un besoin pour identifier de manière précoce et fiable les défauts d’une machine tournante qu’ils soient purs, complexes, indépendants ou combinés. PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention concerne un procédé de détermination d’un ou plusieurs défauts d’une machine tournante d’aéronef, le procédé comportant : une étape de mesure d’au moins un signal acoustique et d’au moins un signal vibratoire au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante, une étape de transformation de chaque signal acoustique et de chaque signal vibratoire respectivement en un spectre de fréquence acoustique et un spectre de fréquence vibratoire de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence, une étape de détermination d’un jeu de fréquences d’intérêt dans l’ensemble des spectres de fréquence, chaque fréquence d’intérêt appartenant à une plage de fréquence prédéterminée, une étape de formation d’une base de spectres de défaut, chaque spectre de défaut comportant au moins une raie fréquentielle, chaque raie fréquentielle étant obtenue par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt dont les coefficients de pondération sont prédéterminés, une étape de comparaison de chaque spectre de fréquence à chaque spectre de défaut de manière à obtenir un score et une étape de détermination du ou des défauts de la machine tournante par analyse des scores obtenus. Grâce à l’invention, on détermine de manière très précise le jeu de fréquences d’intérêt en s’appuyant sur des signaux acoustiques et vibratoires. La nature différente des signaux permet avantageusement d’éviter un biais dans une des mesures. Une précision de 0,1 Hz est obtenue, ce qui permet de déterminer une fréquence d’intérêt de manière précise et non sur une plage de fréquence comme dans l’art antérieur. On peut ainsi former une base de spectres de défaut par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt qui est pertinente. En effet, du fait de la précision des fréquences d’intérêt, le spectre de défaut peut comprendre des fréquences (raies) qui sont très proches les unes des autres et qui sont caractéristiques de défauts particuliers. Comme chaque fréquence d’intérêt est très précise, les harmoniques (multiple d’une fréquence d’intérêt) sont également déterminées précisément. De plus, la comparaison de chaque spectre de fréquence à chaque spectre de défaut permet d’obtenir un panorama général de l’importance de chaque défaut. Le bruit tonal d’un spectre de fréquence peut ainsi être aisément traité pour identifier des défauts. La nature hétérogène des défauts répertoriés dans la base de spectres de défaut permet d’obtenir une fiabilité et une robustesse élevée. Le procédé selon l’invention permet de déterminer des défauts forts mais également des défauts masqués ou des défauts latents. Un opérateur peut ainsi déterminer les causes de dysfonctionnement d’une machine tournante étant donné qu’il dispose simultanément d’informations sur la composante acoustique et vibratoire de chaque défaut. De manière préférée, chaque fréquence d’intérêt correspond à une fréquence fondamentale. De manière préférée, au cours de l’étape de comparaison d’un spectre de fréquence à un spectre de défaut déterminé de manière à obtenir un score, on calcule un score élémentaire dans le spectre de fréquence pour chaque fréquence d’intérêt pondérée du spectre de défaut déterminé et on détermine le score à partir de l’ensemble des scores élémentaires. Grâce à la précision de la détermination de chaque fréquence d’intérêt, on peut vérifier si chaque raie fréquentielle d’un spectre de défaut est présente dans le spectre de fréquence. Une telle comparaison n’était pas possible dans l’art antérieur étant donné que les fréquences étaient connues de manière imprécise. Grâce à l’invention, si le spectre de défaut comporte deux raies fréquentielles qui sont proches de quelques Hz, on mesure deux scores élémentaires indépendants, ce qui améliore la pertinence de la détermination du défaut. De préférence, la machine tournante d’aéronef comportant au moins un équipement électrique, le procédé comporte : une étape de mesure d’au moins un signal acoustique, d’au moins un signal électrique et d’au moins un signal vibratoire au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante, et une étape de transformation de chaque signal acoustique, de chaque signal électrique et chaque signal vibratoire respectivement en un spectre de fréquence acoustique, un spectre de fréquence électrique et un spectre de fréquence vibratoire de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence. L’utilisation de signaux électriques en combinaison avec des signaux vibratoires et des signaux acoustiques est pertinente étant donné qu’elle permet de révéler des défauts répartis ou combinés. On obtient un plus grand nombre de spectres de fréquence pour améliorer la précision lors de la détermination d’une fréquence d’intérêt et pour déterminer des défauts hétérogènes. De manière préférée, le signal électrique est mesuré dans l’équipement électrique, de préférence, dans un moteur électrique. De manière préférée, au cours de l’étape de détermination d’un jeu de fréquences d’intérêt, au moins deux spectres de fréquence étant fonction d’au moins une fréquence d’intérêt : on détermine une première estimation de la fréquence d’intérêt dans un premier spectre de fréquence, on détermine une deuxième estimation de la fréquence d’intérêt dans un deuxième spectre de fréquence et on détermine la fréquence d’intérêt à partir d’au moins la première estimation de la fréquence d’intérêt et de la deuxième estimation de la fréquence d’intérêt . Grâce à l’invention, on utilise aux moins deux spectres de fréquence pour obtenir des estimations indépendantes d’une fréquence d’intérêt. Cela permet de réduire l’imprécision lors de sa détermination, en particulier, en éliminant des biais ou des écueils dans l’interprétation des fréquences d’intérêt. De manière préférée, les deux spectres de fréquence sont de natures différentes. De manière préférée, l’étape de détermination d’un jeu de fréquences d’intérêt est réalisée à partir d’une base de liaison qui associe au moins chaque fréquence d’intérêt à un ou plusieurs spectres de fréquence. Une telle base de liaison permet de déterminer dans quels spectres de fréquence une fréquence d’intérêt doit être recherchée. Une telle base de liaison est de préférence obtenue par des calculs analytiques ou par retour d’expérience. De préférence, la base de liaison associe au moins chaque fréquence d’intérêt à un ou plusieurs spectres de fréquence avec un facteur de pondération. Un facteur de pondération permet de calibrer la pertinence d’une fréquence d’intérêt dans un spectre de fréquence. Ainsi, si le premier spectre de fréquence possède un facteur de pondération plus élevé que le deuxième spectre de fréquence, la première estimation de la fréquence d’intérêt sera prise en compte de manière plus importante dans la détermination de la fréquence d’intérêt. Ainsi, un spectre de fréquence plus représentatif d’une fréquence d’intérêt est mis en avant. De préférence, chaque fréquence d’intérêt est recherchée dans chaque spectre de fréquence, chaque fréquence d’intérêt obtenue étant pondérée en fonction de la pertinence du spectre de fréquence pour ladite fréquence d’intérêt. Ainsi, on utilise l’ensemble des spectres de fréquence pour limiter les biais. Plus le nombre de spectres de fréquence est élevé, plus la précision est grande. Selon un aspect de l’invention, au cours de l’étape de détermination d’un jeu de fréquences d’intérêt sur la plage de fréquence prédéterminée, on calcule une moyenne glissante sur un spectre de fréquence en définissant une fenêtre de valeur fixe prédéterminée. on retire la moyenne glissante fixe du spectre de fréquence pour déterminer au moins un pic correspondant à une fréquence d’intérêt. Le calcul d’une moyenne glissante fixe est rapide et pratique lorsque les pics du spectre de fréquence sont étroits (définis précisément), en particulier, pour des fréquences faibles et moyennes. Selon un autre aspect de l’invention, au cours de l’étape de détermination d’un jeu de fréquences d’intérêt sur la plage de fréquence prédéterminée, on détecte les pics les plus émergents d’un spectre de fréquence, on mesure pour chaque pic sa largeur à sa fréquence afin de former un échantillon, on effectue une régression linéaire à partir des échantillons de manière à déterminer l’évolution de la largeur des pics en fonction de la fréquence, on calcule une moyenne glissante sur le spectre de fréquence en définissant une fenêtre de valeur variable déterminée à partir de la régression linéaire, on retire la moyenne glissante variable du spectre de fréquence pour déterminer au moins un pic correspondant à une fréquence d’intérêt. Le calcul d’une moyenne glissante variable, qui est fonction de l’évolution de la largeur des pics en fonction de la fréquence, permet d’enlever tout le bruit de manière efficace pour mettre en exergue les pics du spectre de fréquence, en particulier, pour des fréquences élevées. L’invention concerne également un système pour la détermination d’un ou plusieurs défauts d’une machine tournante d’aéronef, le système comportant : au moins un capteur acoustique et au moins un capteur vibratoire configurés pour mesurer respectivement au moins un signal acoustique et au moins un signal vibratoire au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante, au moins un calculateur configuré pour : transformer chaque signal acoustique et chaque signal vibratoire respectivement en un spectre de fréquence acoustique et un spectre de fréquence vibratoire de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence, déterminer un jeu de fréquences d’intérêt dans l’ensemble des spectres de fréquence, chaque fréquence d’intérêt appartenant à un plage de fréquence prédéterminée, former une base de spectres de défaut, chaque spectre de défaut comportant au moins une raie fréquentielle, chaque raie fréquentielle étant obtenue par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt dont les coefficients de pondération sont prédéterminés, comparer chaque spectre de fréquence à chaque spectre de défaut de manière à obtenir un score et déterminer un ou des défauts d’une machine tournante par analyse des scores obtenus. L’invention concerne aussi une machine tournante d’aéronef comportant un système tel que présenté précédemment. Autrement dit, le procédé de détermination de défaut peut être mis en œuvre de manière embarquée. PRESENTATION DES FIGURES L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d’exemple, et se référant aux figures suivantes, données à titre d’exemples non limitatifs, dans lesquelles des références identiques sont données à des objets semblables. La est une représentation schématique d’un aéronef comportant des machines tournantes équipées de capteurs de différentes natures. La est une représentation schématique des étapes d’un procédé de détermination de défauts selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. La est une autre représentation schématique de trois spectres de défaut avec leurs raies. La est une représentation schématique de la comparaison d’un premier spectre acoustique aux raies d’un premier spectre de défaut. La est une représentation schématique de la comparaison d’un premier spectre acoustique aux raies d’un deuxième spectre de défaut. La est une autre représentation schématique des étapes d’un procédé de détermination de défauts selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. Il faut noter que les figures exposent l’invention de manière détaillée pour mettre en œuvre l’invention, lesdites figures pouvant bien entendu servir à mieux définir l’invention le cas échéant. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION L’invention concerne une machine tournant pour aéronef, notamment un avion ou un hélicoptère. L’invention va être présentée en particulier pour une machine tournante qui comporte un équipement électrique, en particulier, un moteur électrique qui prélève de l’énergie mécanique sur au moins un arbre de la machine tournante. Il va de soi que l’invention s’applique également à une machine tournante dépourvue d’équipement électrique. Par machine tournante, on entend aussi bien une turbine, un moteur rotatif, un générateur, une pompe, un réducteur, un agitateur, un réacteur, un compresseur, une boîte de vitesse, un ventilateur, une turbomachine, un turbocompresseur ou autre. En référence à la , il est représenté un aéronef A équipé de deux machines tournantes T, en particulier, des turbomoteurs. Dans cet exemple, chaque machine tournante T comporte une pluralité de capteurs de mesure, en particulier, au moins un capteur électrique CE, au moins un capteur acoustique CA et au moins un capteur vibratoire CV. La machine tournante T comporte un générateur électrique GE comportant au moins un organe statorique et au moins un organe rotorique monté rotatif par rapport à l’organe statorique. L’organe rotorique comporte un nombre déterminé de pôles. Dans l’exemple de la , par souci de clarté et de concision, il est uniquement représenté un capteur de chaque type mais il va de soi qu’ils pourraient être plus nombreux. Par la suite, en référence à la , les capteurs CE, CA, CV sont configurés pour acquérir des mesures, en particulier, un nombre i (i étant un entier naturel) de signaux acoustiques Ai, un nombre j (j étant un entier naturel) de signaux électriques Ej et un nombre k (k étant un entier naturel) de signaux vibratoires Vk. De préférence, chaque capteur acoustique CAi est configuré pour mesurer un unique signal acoustique Ai et il en va de manière analogue de chaque capteur électrique CEj et de chaque capteur vibratoire CVk pour mesurer respectivement un unique signal électrique Ej et un unique signal vibratoire Vk. De manière préférée, les signaux Ai, Ej, Vk sont stockés dans une mémoire informatique lors des vols de l’aéronef pour être traités par la suite, notamment au sol. De manière alternative, l’aéronef comporte un calculateur embarqué pour le traitement des signaux Ai, Cj, Vk en temps réel. En référence à la , la machine tournante T comporte au moins un calculateur ECU configuré pour réaliser plusieurs fonctions calculatoires lors de la mise en œuvre du procédé, en particulier : transformer chaque signal acoustique, chaque signal électrique et chaque signal vibratoire respectivement en un spectre de fréquence acoustique, un spectre de fréquence électrique et un spectre de fréquence vibratoire de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence, déterminer un jeu de fréquences d’intérêt dans l’ensemble des spectres de fréquence, chaque fréquence d’intérêt appartenant à un plage de fréquence prédéterminée, former une base de spectres de défaut, chaque spectre de défaut comportant au moins une raie fréquentielle, chaque raie fréquentielle étant obtenue par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt dont les coefficients de pondération sont prédéterminés, comparer chaque spectre de fréquence à chaque spectre de défaut de manière à obtenir un score et déterminer un ou des défauts de la machine tournante T par analyse des scores obtenus. Ces étapes calculatoires vont être présentées de manière détaillée par la suite. Un procédé de détermination de défauts d’une machine tournante T va être dorénavant présenté en référence à la qui illustre de manière schématique les étapes ET1-ET6 du procédé. Dans cet exemple, grâce aux capteurs CA, CE, CV, le procédé comporte une étape de mesure ET1 de signaux acoustique Ai, de signaux électrique Ej et de signaux vibratoire Vk au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante T. Les signaux Ai, Ej, Vk sont des signaux temporels connus de l’homme du métier. Parmi les phases de fonctionnement d’une machine tournante T, cela peut être notamment, une phase de taxi, de décollage, de croisière ou d’atterrissage. Une acquisition au cours d’une même phase permet de caractériser de manière robuste des défauts étant donné que certains défauts sont mis en exergue en fonction des conditions mécaniques, thermiques ou thermodynamiques de la machine tournante T. De préférence, les signaux Ai, Ej, Vk sont mesurés de manière simultanée pour posséder une corrélation les uns avec les autres. Cela permet de faciliter la détermination de fréquences d’intérêt comme cela sera présenté par la suite. Suite à leur acquisition, les signaux Ai, Ej, Vk sont bruités (bruit large bande) du fait du contexte d’utilisation de la machine tournante T qui sont ainsi difficilement exploitables en tant que tel. De plus, de manière individuelle, le bruit tonal de chaque signal (fréquences fondamentales et harmoniques) sont difficiles à déterminer. En référence à la , le procédé comporte une étape de transformation ET2 des signaux Ai, Ej, Vk en spectres de fréquence SAi, SEj, SVk. Autrement dit, le procédé comporte une transformation de chaque signal acoustique Ai, de chaque signal électrique Ej et de chaque signal vibratoire Vk respectivement en un spectre de fréquence acoustique SAi, un spectre de fréquence électrique SEj et un spectre de fréquence vibratoire SVk de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence. Une telle transformation dans le domaine fréquentiel est de préférence réalisée par une transformation de Fourrier mais il va de soi qu’elle pourrait être réalisée de manière différente. De manière connue, un spectre de fréquence comporte des données primaires (bruit tonal) qui correspondent aux fréquences fondamentales et harmoniques ainsi que des données secondaires (bruit large bande, équipements connexes) qui bruitent les données primaires. Selon l’invention, en référence à la , le procédé comporte une étape une détermination ET3 d’un jeu de fréquences d’intérêt JFI dans l’ensemble des spectres de fréquence SAi, SEj, SVk. De manière préférée, le jeu de fréquences d’intérêt JFI comporte des fréquences d’intérêt f1, f2, fg (g étant un entier naturel) qui sont prédéterminées pour chaque machine tournante T et qui appartiennent respectivement à des plages de fréquence prédéterminées PFg. Dans cet exemple, la machine tournante T est à double corps et comporte un arbre basse pression, un arbre haute pression, un compresseur basse pression, un compresseur haute pression, une chambre de combustion, une turbine haute pression et une turbine basse pression. Au moins un spectre de fréquence est fonction d’au moins une fréquence d’intérêt, de préférence, de plusieurs fréquences d’intérêt. De manière avantageuse, en référence à la figure on dispose d’une base de liaison DB_FI qui associe à chaque fréquence d’intérêt fg, un ou plusieurs spectres de fréquence SAi, SEj, SVk. A titre d’exemple, le premier spectre acoustique SA1 comporte une première fréquence d’intérêt f1 qui correspond à la fréquence de rotation de l’arbre basse pression tandis que le premier spectre électrique SE1 comporte la première fréquence d’intérêt f1 mais également une deuxième fréquence d’intérêt f2 qui correspond à une fréquence d’un organe rotorique du générateur électrique. Le premier spectre vibratoire SV1 comporte également la deuxième fréquence d’intérêt f2. Cet exemple est donné uniquement à titre d’illustration et il va de soi que les combinaisons entre spectres de fréquence et fréquences d’intérêt pourraient être diverses. Autrement dit, chaque fréquence d’intérêt est associée à un ou plusieurs spectres de fréquence. Une ou plusieurs fréquences d’intérêt fg peuvent apparaitre nettement dans un spectre de fréquence (fréquence d’amplitude importante et/ou éloignée des autres fréquences). A l’inverse, d’autre fréquences d’intérêt peuvent être plus difficiles à déterminer (fréquence d’amplitude faible, présence de bruit et/ou proche des autres fréquences). De manière préférée, la base de liaison DB_FI associe chaque fréquence d’intérêt fg à un ou plusieurs spectres de fréquence avec un facteur de pondération δ. Dans cet exemple, la base de liaison DB_FI comporte pour chaque fréquence d’intérêt f1, f2 au moins un spectre de fréquence SA1, SE1, SV1 associé à un facteur de pondération δ. De manière préférée, la base de liaison DB_FI comporte une valeur théorique de chaque fréquence d’intérêt f1, f2, ce qui facilite leur détermination dans les spectres de fréquence en définissant une fenêtre de recherche (plage de fréquence déterminée). Dans cet exemple, la base de liaison DB_FI comporte les associations suivantes. f1 : [SA1 ;δ1] ; [SE1 ;δ2] pour la plage de fréquence PF1 f2 : [SE1 ;δ3] ; [SV1 ;δ4] pour la plage de fréquence PF2 Pour chaque fréquence d’intérêt prédéterminée f1, f2, on recherche la fréquence dans les spectres de fréquence associés. Dans cet exemple, la première fréquence d’intérêt prédéterminée f1 est recherchée, d’une part, dans le premier spectre de fréquence acoustique SA1 de manière à obtenir une première fréquence estimée f1e1 associée à un premier facteur de pondération δ1 et, d’autre part, dans le premier spectre de fréquence électrique SE1 de manière à obtenir une deuxième fréquence estimée f1e2 associée à un deuxième facteur de pondération δ2. Pour déterminer la première fréquence d’intérêt prédéterminée f1, on réalise un calcul pondéré à partir des fréquences estimées f1e1, f1e2 et des facteurs de pondération δ1, δ2. Dans cet exemple, le premier facteur de pondération δ1 est supérieur au deuxième facteur de pondération δ2 et il en résulte que la première fréquence estimée f1e1 est plus prise en compte que la deuxième fréquence estimée f1e2 pour déterminer la fréquence d’intérêt prédéterminée f1. Toute fonction mathématique de pondération peut être mise en œuvre, en particulier, une moyenne pondérée. De manière avantageuse, une recherche d’une fréquence d’intérêt sur plusieurs spectres de fréquence permet de limiter l’imprécision. Cette imprécision est faible étant donné que les spectres de fréquence sont de différentes natures. Aussi, les spectres ne bénéficient pas d’un même biais de mesure, ce qui est avantageux. De préférence, une fréquence d’intérêt est associée à chaque spectre de fréquence avec un facteur de pondération. De manière préférée, chaque fréquence d’intérêt correspond à une fréquence fondamentale du bruit tonal. De manière préférée, pour déterminer une fréquence d’intérêt prédéterminée à basse et moyenne fréquence, on calcul une moyenne glissante sur le spectre de fréquence en définissant une fenêtre de valeur fixe prédéterminée. Cette moyenne glissante est retirée au spectre de fréquence pour mettre en exergue les pics. Une telle méthode est efficace lorsque la largeur des pics est quasi constante sur l’ensemble du spectre de fréquence. A haute fréquence, lorsque la largeur des pics augmente, dans le spectre, on détecte les pics les plus émergents du spectre de fréquence puis on mesure pour chaque pic sa largeur à sa fréquence afin de former un échantillon. Ensuite, on effectue une régression linéaire à partir des échantillons de manière à déterminer l’évolution de la largeur des pics en fonction de la fréquence. On obtient de manière avantageuse un polynôme, de préférence, linéaire. On peut ainsi calculer une moyenne glissante sur le spectre de fréquence en définissant une fenêtre de valeur variable déterminée à partir de la régression linéaire, en particulier, du polynôme obtenu. La moyenne glissante n’est plus ﬁxe mais varie sur le domaine fréquentiel proportionnellement à la largeur des pics. La moyenne glissante est ensuite retirée au spectre de fréquence pour mettre en exergue les pics et donc les fréquences d’intérêt. Suite à l’étape de détermination ET3, on dispose avantageusement d’un jeu de fréquences d’intérêt JFI comprenant une pluralité de fréquences d’intérêt fg déterminées de manière précise. En référence aux figures 2 et 3, le procédé comporte une étape de formation d’une base de spectres de défaut DB_DEF, chaque spectre de défaut S_DEFm étant obtenu par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt fg dont les coefficients de pondération αg, βg sont prédéterminés. De préférence, les coefficients de pondération αg, βg sont déterminés par retour d’expérience. Chaque spectre de défaut se présente sous la forme d’un ensemble de fréquences, c’est-à-dire, une distribution de fréquences. De manière préférée, chaque spectre de défaut se présente sous la forme d’un peigne de diracs pondérés. Selon l’invention, chaque spectre de défaut S_DEFm comporte au moins une raie fréquentielle, chaque raie fréquentielle correspond à une combinaison linéaire de fréquences d’intérêt fg dont les coefficients de pondération sont prédéterminés. Une telle approche est pertinente lorsque les fréquences d’intérêt fg sont déterminées de manière précise. Une combinaison linéaire permet de mettre en avant les phénomènes d’interaction entre les diverses fréquences d’intérêt dans une machine tournante (phénomène de glissement). A titre d’exemple, pour deux fréquences d’intérêt f1, f2, en référence à la , on détermine trois spectres de défaut S_DEF1, S_DEF2, S_DEF3 avec des coefficients de pondération α, β prédéterminés : S_DEF1 = R1 (α11xf1 + β11xf2) + R2 (α12xf1 + β12xf2) S_DEF2 = R1 (α21xf1 + β21xf2) + R2 (α22xf1 + β22xf2) S_DEF3 = R1 (α31xf1 + β31xf2) + R2 (α32xf1 + β32xf2) Par souci de clarté, il n’a été représenté que deux raies par spectre de défaut mais il va de soi que leur nombre pourrait être différent. Du fait de la précision des fréquences d’intérêt f1, f2, chaque raie est déterminée de manière précise. Comme illustré à la , les raies R1, R2 sont éloignées pour les spectres de défaut S_DEF1 et S_DEF3 mais porches pour le spectre de défaut S_DEF2. En référence aux figures 2 et 3, le procédé comporte une étape comparaison ET5 de chaque spectre de fréquence SAi, SEj, SVk à chaque spectre de défaut S_DEFm de manière à obtenir un score SCORE. Lors de l’étape de comparaison d’un spectre de fréquence SAi, SEj, SVk à un spectre de défaut déterminé S_DEFm de manière à obtenir un score SCORE, on calcule un score élémentaire SCORE_E dans le spectre de fréquence SAi, SEj, SVk pour chaque raie fréquentielle du spectre de défaut déterminé S_DEFm et on détermine le score SCORE à partir de l’ensemble des scores élémentaires SCORE_E. En particulier, on relève la hauteur tonale et large bande des raies. A titre d’exemple, en référence à la , on compare un spectre de fréquence SA1 au premier spectre de défaut S_DEF1 et on mesure l’énergie associée à chaque raie fréquentielle R1, R2 dans le spectre de fréquence SA1 de manière à obtenir deux scores élémentaires SCORE_E1, SCORE_E2. Dans cet exemple, le spectre de fréquence SA1 est représenté sous la forme d’une courbe continue mais il pourrait se présenter sous la forme de raies. Dans cet exemple, pour former le score SCORE pour le premier spectre de défaut S_DEF1, on réalise simplement une somme des scores élémentaires SCORE_E1, SCORE_E2 mais il va de soi que d’autres calculs mathématiques pourraient être mis en œuvre. Dans cet exemple, les scores élémentaires SCORE_E1, SCORE_E2 sont faibles (même nuls). De manière analogue, en référence à la , on compare le même spectre de fréquence SA1 au deuxième spectre de défaut S_DEF2 qui comportes des raies fréquentielles R1, R2 qui sont rapprochées. De manière avantageuse, on obtient un score élevé étant donné que chaque raie fréquentielle est considérée de manière indépendante, ce qui n’était pas possible avec un procédé selon l’art antérieur dans lequel seule l’énergie sur une plage de fréquence était mesurée. A la , on a deux scores élémentaires SCORE_E1, SCORE_E2 de valeur importante et un score global SCORE moyen. A titre d’exemple, la base de défauts DB_DEF comporte 4 défaut identifiés DEF1, DE2, DEF3, DEF4 identifiés. Dans cet exemple, on obtient une base de score DB_SCORE suivante dans laquelle un score est faible, moyen ou fort. DEF1 DEF2 DEF3 DEF4 DEF5 SA1 Faible Moyen Faible Faible Fort SE1 Faible Faible Faible Faible Faible SV1 Faible Moyen Faible Faible Faible Le procédé comporte une étape de détermination ET6 du ou des défauts de la machine tournante par analyse des scores associés aux défauts dans la base de score DB_SCORE de manière à déterminer les défauts les plus probables. Dans le présent exemple, le défaut DEF5 est un défaut fort acoustique étant donné qu’il est visible uniquement sur le premier spectre acoustique SA1. Le défaut DEF2 est un défaut latent qui aurait pu être interprété comme du bruit ou une réplique du défaut DEF5. Sa caractérisation sur le premier spectre acoustique SA1 et sur le premier spectre vibratoire SV1 permet de le déterminer de manière pratique. Grâce à l’invention, on dispose d’une vision globale qui permet de détecter des défauts faibles ou masqués. En outre, une analyse multicritère permet de mieux comprendre l’origine du dysfonctionnement. Dans le cas présent, le défaut DEF5 correspond à un défaut de roulement et une analyse simpliste conduirait à conclure que le roulement est défectueux en tant que tel. La détermination du défaut DEF2 relatif à un organe voisin permet de conclure à un défaut de montage ou d’installation du roulement, celui-ci n’étant en réalité pas défectueux en tant que tel. De préférence, l’ensemble des défauts identifiés, associés à leurs spectres de fréquence, sont stockés dans une base de savoir afin de pouvoir être utilisés ultérieurement pour de la maintenance prédictive. Procédé de détermination d’un ou plusieurs défauts d’une machine tournante d’aéronef (T), le procédé comportant : une étape de mesure (ET1) d’au moins un signal acoustique (Ai) et d’au moins un signal vibratoire (Vk) au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante (T), une étape de transformation (ET2) de chaque signal acoustique (Ai) et chaque signal vibratoire (Vk) respectivement en un spectre de fréquence acoustique (SAi) et un spectre de fréquence vibratoire (SVk) de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence (SAi, SVk), une étape de détermination (ET3) d’un jeu de fréquences d’intérêt (JFI) dans l’ensemble des spectres de fréquence (SAi, SVk), chaque fréquence d’intérêt (fg) appartenant à un plage de fréquence prédéterminée (PFg), une étape de formation d’une base de spectres de défaut (DB_DEF), chaque spectre de défaut (S_DEFm) comportant au moins une raie fréquentielle (R1, R2), chaque raie fréquentielle (R1, R2) étant obtenue par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt (fg) dont les coefficients de pondération (α,β) sont prédéterminés, une étape de comparaison (ET5) de chaque spectre de fréquence (SAi, SVk) à chaque spectre de défaut (S_DEFm) de manière à obtenir un score (SCORE) et une étape de détermination (ET6) du ou des défauts de la machine tournante (T) par analyse des scores obtenus (SCORE). Procédé selon la revendication 1, d’une machine tournante d’aéronef (T) comportant au moins un équipement électrique (GE), le procédé comportant : une étape de mesure (ET1) d’au moins un signal acoustique (Ai), d’au moins un signal électrique (Ej) et d’au moins un signal vibratoire (Vk) au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante (T), une étape de transformation (ET2) de chaque signal acoustique (Ai), de chaque signal électrique (Ej) et de chaque signal vibratoire (Vk) respectivement en un spectre de fréquence acoustique (SAi), un spectre de fréquence électrique (SEj) et un spectre de fréquence vibratoire (SVk) de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence (SAi, SEj, SVk). Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, dans lequel, au cours de l’étape de comparaison (ET5) d’un spectre de fréquence (SAi, SEj, SVk) à un spectre de défaut déterminé (S_DEFm) de manière à obtenir un score (SCORE), on calcule un score élémentaire (SCORE_E) dans le spectre de fréquence (SAi, SEj, SVk) pour chaque fréquence d’intérêt pondérée du spectre de défaut déterminé (S_DEFm) et on détermine le score (SCORE) à partir de l’ensemble des scores élémentaires (SCORE_E). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel, au cours de l’étape de détermination (ET3) d’un jeu de fréquences d’intérêt (JFI), au moins deux spectres de fréquence étant fonction d’au moins une fréquence d’intérêt prédéterminée (fg), : on détermine une première estimation de la fréquence d’intérêt prédéterminée dans un premier spectre de fréquence, on détermine une deuxième estimation de la fréquence d’intérêt prédéterminée dans un deuxième spectre de fréquence et on détermine la fréquence d’intérêt prédéterminée (fg) à partir d’au moins la première estimation de la fréquence d’intérêt prédéterminée et de la deuxième estimation de la fréquence d’intérêt prédéterminée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel, l’étape de détermination (ET3) d’un jeu de fréquences d’intérêt (JFI) est réalisée à partir d’une base de liaison (DB_FI) qui associe au moins chaque fréquence d’intérêt à un ou plusieurs spectres de fréquence. Procédé selon la revendication 5, dans lequel, la base de liaison (DB_FI) associe au moins chaque fréquence d’intérêt à un ou plusieurs spectres de fréquence avec un facteur de pondération (δ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel, au cours de l’étape de détermination (ET3) d’un jeu de fréquences d’intérêt (JFI) sur la plage de fréquence prédéterminée (PFI), on calcule une moyenne glissante sur un spectre de fréquence en définissant une fenêtre de valeur fixe prédéterminée. on retire la moyenne glissante fixe du spectre de fréquence pour déterminer au moins un pic correspondant à une fréquence d’intérêt. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel, au cours de l’étape de détermination (ET3) d’un jeu de fréquences d’intérêt (JFI) sur la plage de fréquence prédéterminée (PFI), on détecte les pics les plus émergents d’un spectre de fréquence, on mesure pour chaque pic sa largeur à sa fréquence afin de former un échantillon, on effectue une régression linéaire à partir des échantillons de manière à déterminer l’évolution de la largeur des pics en fonction de la fréquence, on calcule une moyenne glissante sur le spectre de fréquence en définissant une fenêtre de valeur variable déterminée à partir de la régression linéaire, on retire la moyenne glissante variable du spectre de fréquence pour déterminer au moins un pic correspondant à une fréquence d’intérêt. Procédé selon l’une des revendications 2 à 8, dans lequel, le signal électrique (Ej) est mesuré dans l’équipement électrique (GE), de préférence, dans un moteur électrique. Système pour la détermination d’un ou plusieurs défauts d’une machine tournante d’aéronef (T), le système comportant : au moins un capteur acoustique (CAi) et au moins un capteur vibratoire (CVk) configurés pour mesurer respectivement au moins un signal acoustique (Ai) et au moins un signal vibratoire (Vk) au cours d’une même phase de fonctionnement de la machine tournante (T), au moins un calculateur (ECU) configuré pour : transformer chaque signal acoustique (Ai) et chaque signal vibratoire (Vk) respectivement en un spectre de fréquence acoustique (SAi) et un spectre de fréquence vibratoire (SVk) de manière à obtenir un ensemble de spectres de fréquence (SAi, SVk), déterminer un jeu de fréquences d’intérêt (JFI) dans l’ensemble des spectres de fréquence (SAi, SVk), chaque fréquence d’intérêt (JFI) appartenant à une plage de fréquence prédéterminée (PFI), former une base de spectres de défaut (DB_DEF), chaque spectre de défaut (S_DEFm) comportant au moins une raie fréquentielle (R1, R2), chaque raie fréquentielle (R1, R2) étant obtenue par combinaison linéaire de fréquences d’intérêt (fg) dont les coefficients de pondération (α,β) sont prédéterminés, comparer chaque spectre de fréquence (SAi, SVk) à chaque spectre de défaut (S_DEFm) de manière à obtenir un score (SCORE) et déterminer un ou des défauts de la machine tournante (T) par analyse des scores obtenus (SCORE). Machine tournante d’aéronef (T) comportant un système selon la revendication 10.