FR 3130028 A1 20230609 FR 2112840 A 20211202 Procédé de diagnostic automatique d'une pièce Un aspect de l’invention concerne un procédé de diagnostic automatique d'une pièce d’une machine tournante réalisé à partir d'un signal temporel généré par la machine tournante, comportant les étapes suivantes : Construction d'un diagramme à partir du signal, comprenant les sous-étapes suivantes : Découpage du signal en une pluralité de sous-signaux ; Pour chaque sous-signal, calcul de la transformée de Fourier du sous-signal pour obtenir une énergie vibratoire par fréquence ; Construction du diagramme, le diagramme étant une matrice présentant une pluralité de lignes correspondant chacune à une vitesse de rotation de la machine tournante, et une pluralité de colonnes correspondant chacune à une fréquence de la transformée de Fourier divisée par une vitesse de rotation de la machine tournante, la matrice comprenant pour chaque ligne et chaque colonne, l’énergie vibratoire correspondante ; Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels pour le rendre capable de fournir à partir d'un diagramme, une classe de fonctionnement comprise dans un ensemble de classes de fonctionnement comportant au moins une classe de fonctionnement nominal et une classe de fonctionnement défectueux, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur une base de données d'entraînement comportant des diagrammes d’entraînement chacun associé à une classe de fonctionnement ; Utilisation sur le diagramme construit, du réseau de neurones artificiels entraîné pour fournir une classe de fonctionnement de la machine tournante. Procédé de diagnostic automatique d'une pièce DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui du diagnostic de pièces et plus particulièrement celui du diagnostic automatique de pièces. La présente invention concerne un procédé de diagnostic automatique d'une pièce d'une machine tournante à partir d'un signal temporel non stationnaire généré par la machine tournante. La présente invention concerne également un calculateur, un produit-programme d’ordinateur et un support d’enregistrement ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Dans de nombreux secteurs industriels, le diagnostic de systèmes, par exemple de machines tournantes, est primordial afin de connaître leur état de fonctionnement ou de santé et ainsi planifier des opérations de maintenance de manière à minimiser leur indisponibilité. Le diagnostic d’un système est classiquement réalisé par analyse de signaux physiques générés par le système, pouvant être mesurés par des capteurs, par exemple électriques, magnétiques, thermiques, acoustiques ou encore vibratoires. En particulier, l’analyse de signaux vibratoires est couramment utilisée pour déterminer l'état de fonctionnement de composants de machines tournantes, par exemple de leurs roulements : lors des phases de production ou de maintenance, des signaux vibratoires haute fréquence sont ainsi acquis lorsque la machine tournante est en fonctionnement, afin de détecter des signaux faibles caractéristiques d’endommagements des roulements, appelés signatures, et ainsi prévenir une défaillance de la machine tournante. Aujourd’hui, les signaux vibratoires acquis sont analysés en calculant des indicateurs statistiques à partir des signaux vibratoires dans le domaine des ordres d’un régime de rotation. Les indicateurs statistiques calculés sont ensuite comparés à des indicateurs statistiques représentatifs d’une population de machines tournantes sans endommagement, les seuils de détection d’un endommagement, c’est-à-dire les valeurs d’écart considérés comme synonyme d’endommagement, étant déterminés empiriquement et subjectivement par des experts. Ainsi, le diagnostic n’est pas fiable puisqu’il peut varier d'un expert à l'autre et nécessite l’intervention de spécialistes. Il existe donc un besoin de diagnostiquer de manière fiable une pièce d’un système, et plus particulièrement d'une machine tournante, en limitant le nombre d’interventions humaines. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de fournir un diagnostic fiable et automatique d’une pièce d'une machine tournante. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de diagnostic automatique d'une pièce d'une machine tournante réalisé à partir d'un signal temporel non stationnaire généré par la machine tournante lors d’au moins une phase pendant laquelle une vitesse de rotation de la machine tournante varie en fonction du temps, le procédé comportant les étapes suivantes : Construction d'un diagramme à partir du signal, comprenant les sous-étapes suivantes : Découpage du signal en une pluralité de sous-signaux, chaque sous-signal correspondant à un intervalle temporel associé à au moins une vitesse de rotation de la machine tournante et étant quasi-stationnaire sur l’intervalle temporel ; Pour chaque sous-signal, calcul de la transformée de Fourier du sous-signal afin d'obtenir une énergie vibratoire pour chaque fréquence de la transformée de Fourier du sous-signal ; Construction du diagramme, le diagramme étant une matrice présentant une pluralité de lignes correspondant chacune à une vitesse de rotation de la machine tournante, ordonnées par ordre croissant, et une pluralité de colonnes correspondant chacune à une fréquence de la transformée de Fourier divisée par une vitesse de rotation de la machine tournante, ordonnées par ordre croissant, la matrice comprenant pour chaque ligne et chaque colonne, l’énergie vibratoire du sous-signal correspondant à la vitesse de rotation de la machine tournante de la ligne pour la fréquence de la transformée de Fourier de la colonne ; Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d'un diagramme, une classe de fonctionnement comprise dans un ensemble de classes de fonctionnement comportant au moins une classe de fonctionnement nominal et une classe de fonctionnement défectueux, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur une base de données d'entraînement comportant une pluralité de diagrammes d’entraînement, chaque diagramme d’entraînement étant construit à partir d’un signal temporel non stationnaire généré par une machine tournante d’entraînement et étant associé à une classe de fonctionnement parmi l’ensemble de classes de fonctionnement ; Utilisation sur le diagramme construit, du réseau de neurones artificiels entraîné pour fournir une classe de fonctionnement de la machine tournante. Grâce à l’invention, le diagnostic d'une pièce d’une machine tournante est automatisé, puisqu’une fois les classes de fonctionnement de la base de données d’entraînement obtenues, aucune intervention humaine n’est nécessaire. Pour cela, la construction d'un diagramme représentant l’énergie vibratoire du signal temporel en fonction de la fréquence et de la vitesse de rotation de la machine tournante permet d'obtenir une image qui peut être fournie à un réseau de neurones artificiels spécialisé dans le traitement d'images, pour détecter dans le diagramme, des signatures synonymes d'endommagements et ainsi de déterminer une classe de fonctionnement pour la pièce, c'est-à-dire de déterminer si la pièce est défectueuse ou non. Le signal temporel est traité pour différentes vitesses de rotation car la manifestation d’un endommagement peut se faire sur une partie seulement des vitesses de rotation prises par la machine tournante. Dans le cadre des expérimentations décrites plus loin pour le diagnostic d’un roulement de moteur d’aéronef, le réseau de neurones artificiels entraîné fournit des résultats précis à 96.25% avec un taux de détection des moteurs défectueux de 95% et un taux de fausses alarmes de 2.5% et base sa décision sur les zones du diagramme correspondant aux signatures classiquement utilisées par les experts pour poser leur diagnostic. Le diagnostic fourni par le procédé selon l’invention peut donc être considéré comme fiable. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : le signal est un signal vibratoire. la pièce est un roulement compris dans la machine tournante. la machine tournante est un moteur. l'étape de construction du diagramme comporte une sous-étape d’application d'une échelle logarithmique au diagramme construit ; L'application d'une échelle logarithmique au diagramme permet d'améliorer le contraste du diagramme. l'étape de construction du diagramme comporte une sous-étape d’application de réduction de la taille du diagramme construit d'un facteur prédéterminé. La réduction de la taille du diagramme permet de réduire le temps de calcul nécessaire au réseau de neurones artificiels pour traiter le diagramme. le procédé selon l’invention comporte une étape de construction de la base de données d'entraînement, comportant les sous-étapes suivantes : Pour chaque signal temporel non stationnaire généré par une machine tournante d’entraînement, construction d’un diagramme initial à partir du signal ; Pour chaque diagramme initial construit, normalisation standard du diagramme initial construit pour obtenir un diagramme d’entraînement. La normalisation standard permet d'homogénéiser la base de données d’entraînement. le réseau de neurones artificiels est un réseau de neurones artificiels convolutif. Un deuxième aspect de l'invention concerne un calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l'invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre un graphe d'un signal temporel non stationnaire en fonction du temps. La montre un schéma synoptique d'un procédé selon l'invention. La est un diagramme obtenu à l'issue d'une première étape du procédé selon l'invention. La montre une matrice de confusion des résultats fournis par un réseau de neurones artificiels entraîné lors d’une troisième étape du procédé selon l'invention. La montre un diagramme obtenu à l'issue de la première étape du procédé selon l'invention, sur lequel a été représentée via une carte thermique, l'importance des zones dans la prise de décision du réseau de neurones artificiels entraîné. Procédé (100) de diagnostic automatique d'une pièce d’une machine tournante réalisé à partir d'un signal temporel non stationnaire généré par la machine tournante lors d’au moins une phase pendant laquelle une vitesse de rotation de la machine tournante varie en fonction du temps, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : Construction (101) d'un diagramme à partir du signal, comprenant les sous-étapes suivantes : Découpage (1011) du signal en une pluralité de sous-signaux, chaque sous-signal correspondant à un intervalle temporel associé à au moins une vitesse de rotation de la machine tournante et étant quasi-stationnaire sur l’intervalle temporel ; Pour chaque sous-signal, calcul (1012) de la transformée de Fourier du sous-signal afin d'obtenir une énergie vibratoire pour chaque fréquence de la transformée de Fourier du sous-signal; Construction (1013) du diagramme, le diagramme étant une matrice présentant une pluralité de lignes correspondant chacune à une vitesse de rotation de la machine tournante, ordonnées par ordre croissant, et une pluralité de colonnes correspondant chacune à une fréquence de la transformée de Fourier divisée par une vitesse de rotation de la machine tournante, ordonnées par ordre croissant, la matrice comprenant pour chaque ligne et chaque colonne, l’énergie vibratoire du sous-signal correspondant à la vitesse de rotation de la machine tournante de la ligne pour la fréquence de la transformée de Fourier de la colonne ; Entraînement (103) supervisé d’un réseau de neurones artificiels pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d'un diagramme, une classe de fonctionnement comprise dans un ensemble de classes de fonctionnement comportant au moins une classe de fonctionnement nominal et une classe de fonctionnement défectueux, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur une base de données d'entraînement comportant une pluralité de diagrammes d’entraînement, chaque diagramme d’entraînement étant construit à partir d’un signal temporel non stationnaire généré par une machine tournante d’entraînement et étant associé à une classe de fonctionnement parmi l’ensemble de classes de fonctionnement ; Utilisation (104) sur le diagramme construit, du réseau de neurones artificiels entraîné pour fournir une classe de fonctionnement de la machine tournante. Procédé (100) selon la revendication précédente selon lequel le signal est un signal vibratoire. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes selon lequel la pièce est un roulement compris dans la machine tournante. Procédé (100) selon la revendication précédente selon lequel la machine tournante est un moteur. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (101) de construction du diagramme comporte une sous-étape (1014) d’application d'une échelle logarithmique au diagramme construit. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (101) de construction du diagramme comporte une sous-étape (1015) de réduction de la taille du diagramme construit d'un facteur prédéterminé. Procédé selon l'une quelconques des revendications précédentes comprenant une étape (102) de construction de la base de données d'entraînement, comportant les sous-étapes suivantes : Pour chaque signal temporel non stationnaire généré par une machine tournante d’entraînement, construction (1021) d’un diagramme initial à partir du signal ; Pour chaque diagramme initial construit, normalisation standard (1022) du diagramme initial construit pour obtenir un diagramme d’entraînement. Calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.