FR 3130030 A1 20230609 FR 2211379 A 20221102 Un procédé de détection automatique de défauts de roulement fournit un algorithme pour traiter des données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibrations d’au moins un roulement (105) couplé à un arbre rotatif (109), le roulement (105) présentant une bague interne et une bague externe. L’algorithme est utilisé pour confirmer avec un haut degré de confiance qu’un défaut de roulement est présent ou non. Figure 2 Système et procédé de détection automatique de défauts de roulement Etat de la technique antérieur Un train dont tous les essieux présentent la même conception de boîte d’essieu peut être équipé de roulements provenant de différents fabricants, lesquels roulements, même s’ils ont la même enveloppe spatiale et la même "capacité", présentent souvent différentes fréquences de défauts de roulement en raison de légers changements de leur géométrie interne. La gestion du type de roulement à installer sur telle ou telle boîte d’essieu avec, par exemple, @ptitude Observer (@O) fabriqué par Aktiebolaget SKF dont le siège social est situé au 41550 Göteborg, Suède et la mise à jour rapide d’une base de données sont coûteuses en termes d’heures de travail et sujettes aux erreurs. Un type de système, fabriqué par Aktiebolget SKF, dont le siège social est situé au 41550 Göteborg, Suède, intitulé "Insight Rail System", utilise la vitesse linéaire GPS et le diamètre de roue pour déterminer les valeurs de tours/minute d’arbre pour chaque mesure. Toutefois pendant la durée de vie d’un jeu de roues de train, les profils de roue pâtissent d’usure, de bosses, de méplats et d’accroupissements de fatigue (exfoliations) et nécessitent donc un reprofilage à l’état ou à intervalles réguliers. Le reprofilage se fait par tournage ou meulage et réduit à chaque fois le diamètre de la roue (les deux roues sur le même essieu sont toujours maintenues au même diamètre) si bien que pendant la durée de vie d’un essieu, son diamètre est généralement réduit par plus de10 % par rapport à son état neuf. La gestion des diamètres individuels des roues d’essieu, avant (sur une installation Insight) et après chaque reprofilage, puis la mise à jour rapide de la base de données @ptitude Observer (@O) sont coûteuses en termes d’heures de travail et également sujettes aux erreurs. Souvent, un système Insight Rail, fabriqué par Aktiebolaget SKF, est installé sur un train dont les roulements sont à mi-temps de leur période de service, si bien qu’un ou plusieurs roulements peuvent déjà présenter un certain degré d’exfoliation et le système doit détecter les exfoliations de roulements sans nécessiter de période d’apprentissage. Contrairement aux systèmes @O Protean fabriqués par Aktiebolaget SKF, dont le siège social est situé au 41550 Göteborg, en Suède, qui nécessitent à la fois une période d’apprentissage avec un roulement "sain" pour établir des caractéristiques de tendance et/ou des seuils d’alarme. Selon un ou plusieurs modes de réalisation non limitatifs, un procédé de réalisation d’une détection automatique de défauts de roulement est fourni. Le procédé comprend la réception, par un processeur à partir d’un ou plusieurs capteurs, de données de surveillance d’état, les données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibrations d’au moins un roulement couplé à un arbre rotatif, le roulement présentant une bague interne et une bague externe, le procédé comportant en outre ; a) la réception de données de vibration précédemment ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel et finalement fournies sous forme de matrices de grandeurs et de fréquences, avec une vitesse approximative d’arbre en tours/minute ou tours/seconde, b) l’application d’un procédé de détermination de pics qui détermine dans le bruit de fond des pics individuels, les amplitudes réelles des pics et leurs fréquences centrales de pics exactes, la fréquence et l’amplitude exactes de chaque pic possible étant stockées dans une matrice, c) l’identification de tous sous-ordres de nombres entiers possibles de chaque pic jusqu’à un nombre d’ordres prédéfini, y compris du pic lui-même, qui tombent dans une plage spécifique de plages de fréquences fondamentales cibles, une pour chaque type de défaut défini et le stockage de ces pics avec leur rang d’harmonique et leur fréquence fondamentale théorique sous forme de matrices d’ordres, d) la mise en grappe des fréquences fondamentales théoriques qui tombent dans chaque plage cible spécifique, les fréquences étant mises en grappes par un ou plusieurs de nombreux procédés, les fréquences fondamentales théoriques ayant une limite de dimension de grappe prédéfinie et les grappes comportant des caractéristiques de mise en grappe acceptables par le nombres de pics qu’elles comportent et/ou les dimensions de grappes les plus strictes sont organisées en groupes et toutes les autres en tant que valeurs aberrantes, et les groupes sont stockés dans des matrices d’ordres, et e) l’identification dans la liste d’origine de tous les pics qui pourraient être des composantes de bandes latérales possibles des pics identifiés à l’étape d), ayant une fréquence delta de base dans une plage spécifique de plages de fréquences de bandes latérales cibles, une pour chaque type de défaut défini, et jusqu’à des ordres +/- delta d’une bande latérale prédéfinie pour déterminer toutes les fréquences de bandes latérales delta de base théoriques possibles et le stockage de ces pics de bandes latérales possibles avec le nombre de bandes latérales, la fréquence de bande latérale delta théorique et l’indice ID de pic central, qui tombent dans chacune des plages de bandes latérales cibles sous forme de matrices de bandes latérales, et f) l’application d’un procédé de mise en grappe à leurs fréquences delta de base avec une limite de dimension de grappe prédéfinie et les grappes présentant des caractéristiques de mise en grappe acceptables par le nombre de pics qu’elles comportent et/ou les dimensions de grappes les plus strictes sont organisées en groupes de bandes latérales et toutes les autres en tant que valeurs aberrantes, et les groupes de bandes latérales sont stockés dans des matrices avec des références à leur pic de fréquence centrale respectif provenant des matrices d’ordres. Selon un deuxième aspect, le procédé peut entreprendre un regroupement de modèles pour chaque défaut de bague interne ou externe de roulement (ou d’autres types de défauts). Trois facteurs pour la construction de modèles sont définis par 1) l’identification des harmoniques en tant que nombre d’ordres, 2) le nombre de bandes latérales et 3) la plage de fréquences fondamentales et la plage de fréquences pour les bandes latérales, dans lequel une composante fondamentale, aucune ou quelques composantes harmoniques, aucune ou quelques composantes de bande latérale ayant une fréquence delta autre que sa fréquence fondamentale composent les modèles regroupés possibles. Selon un troisième aspect, le procédé peut entreprendre une détermination d’indicateurs d’état, dans lequel la sélection du groupe le plus plausible peut ensuite être effectuée par (a) corrélation avec des composantes de modèle pondérées, (b) présence ou non de composantes (c) RSS de composantes de groupe (d) procédé de reconnaissance de forme sur chaque groupe. Selon un quatrième aspect, le procédé peut entreprendre une identification de défauts avec un niveau de confiance élevé, dans lequel des défauts peuvent être prédits avec un haut degré de confiance selon le principe "Most-out of-N" (MooN) (tirer le maximum de N). C’est-à-dire que pour chaque test logique, la plupart des résultats d’un ensemble de tests de N mesures N doivent être "positifs", les paramètres logiques MooN étant définis par a) des analystes expérimentés, b) une conception d’expériences (DOE) sur des données connues, c) un apprentissage automatique. Un algorithme d’intelligence artificielle pour "apprendre" les paramètres, afin d’identifier les défauts qui existent, est utilisé. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une conversion des matrices de grandeur et de fréquence en une accélération enveloppée par un système d’acquisition de données, et/ou une fenêtre de Hanning est réalisée sur les données avant la transformé de Fourier rapide TFR connu sous l’acronyme anglo-saxon « FFT Fast Fourier Transform »FT, et/ou une TFR ou transformé de Fourier répétitive TFRep connu sous l’acronyme anglo-saxon « RFT repetitive Fourier Transform » est réalisée sur des données pour générer des données spectrales, et/ou la grandeur des données TFR est calculée à partir des composantes spectrales réelle et imaginaire, " Grandeur" = SQRT(Réel^2 + Imag^2), et/ou le spectre est tronqué. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une division de chaque fréquence de pic à l’étape c) par un nombre de 1 jusqu’au nombre d’harmoniques à inclure à tour de rôle pour déterminer toutes les sous-fréquences fondamentales théoriques possibles . Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une soustraction de chaque fréquence de pic identifiée à l’étape b) par toutes les autres fréquences de pics à tour de rôle et la division de la valeur absolue du résultat par le nombre 1 jusqu’au nombre de bandes latérales à rechercher pour identifier tous les pics de bandes latérales possibles. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une optimisation de groupes en appliquant un procédé de suppression dans la liste de groupes des groupes qui sont un sous-groupe d’un autre groupe ayant une fréquence fondamentale inférieure ou supérieure, telle que, mais sans s’y limiter, (a) la majorité des pics d’ordre dans le groupe est présente comme ordres dans un autre groupe de fréquence fondamentale inférieure, (b) les ordres des pics sont tous des multiples 2, 3 ou plus, (c) une majorité des quelques premiers ordres de la fréquence fondamentale doit exister en tant que pics, généralement 2 des 3 premiers ou 3 des 5 premiers et ainsi de suite. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une optimisation de groupes en appliquant un procédé pour identifier des pics d’ordre se trouvant dans plus d’un groupe, établir par une ou plusieurs règles ou un modèle basé sur les probabilités une évaluation de la relation du pic par rapport aux autres pics du groupe, à quel groupe il est le plus susceptible d’appartenir et le supprimer des autres groupes, telle que, mais sans s’y limiter, a) la fréquence fondamentale spécifique du pic est plus proche de la moyenne de la fréquence fondamentale d’un groupe que l’autre, b) l’ordre du pic dans un groupe est inférieur à son ordre dans l’autre. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une optimisation de côtés en appliquant un procédé pour établir que chaque pic de bande latérale est ou non également un pic présent dans un autre groupe par une ou plusieurs règles ou un modèle basés sur les probabilités telle que, mais sans s’y limiter, (a) le pic est une composante de bande latérale dans un groupe et une composante d’ordre dans l’autre (b) le pic est positionné à un multiple de fréquence delta de bande latérale inférieure dans un groupe plutôt que l’autre, (c) la fréquence delta de base du pic de bande latérale est plus proche de la moyenne d’un groupe que de l’autre groupe, (d) le pic de bande latérale fait partie d’une plus grande grappe dans un groupe que dans l’autre. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre également une optimisation de côtés en appliquant un procédé pour établir que chaque pic de bande latérale dans un groupe est susceptible ou non d’être véritablement lié à ce groupe par une ou plusieurs règles ou un modèle basés sur les probabilités telle que, mais sans s’y limiter, (a) selon la présence ou non de son pic central qui est un pic d’ordre dans le même groupe, (b) si des fréquences delta du groupe de bandes latérales sont toutes des multiples de la fréquence delta de base de 2, 3 ou plus, les bandes latérales appartiennent alors à une autre fréquence delta de base et si elles sont en dehors de la plage de bandes latérales définie ou ne sont pas jugées probables, les pics de bandes latérales sont supprimés du groupe. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une sélection uniquement du groupe ayant (a) le plus grand nombre de pics et/ou (b) la dimension (tolérance) de grappe la plus stricte et/ou (c) le meilleur modèle de présence de pics d’harmoniques, est sélectionné comme étant représentatif du symptôme le plus probable lié à ce type de défaut défini et est stocké sous forme de matrices de composantes de groupe. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une sélection uniquement du groupe de bandes latérales ayant (a) le plus grand nombre de pics et/ou (b) la dimension (tolérance) de grappe la plus stricte et/ou (c) le meilleur modèle de présence de pic de bande latérale, est sélectionné comme étant représentatif des bandes latérales les plus probables liées à ce type de défaut défini spécifique et est stocké sous forme de matrices de composantes de bandes latérales associées à ce groupe spécifique. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une application d’un filtre de nappe de bruit pour filtrer le bruit du spectre de fréquences afin d’éliminer un bruit spectral indésirable, qui est réalisée en ne gardant que les composantes situées +10dB au-dessus du niveau spectral local de nappe, et dans lequel le reste est réduit à zéro. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une identification des pics du spectre à bruit filtré, puis un procédé d’interpolation quadratique des pics est réalisé sur le spectre non filtré, et il identifie la fréquence exacte en tant qu’ordres de vitesse d’arbre présumée et l’amplitude de chaque pic possible et les stocke dans une matrice. Le résultat crée des matrices normalisées de fréquences de pics et d’amplitudes de pics. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une suppression de pics de fréquence mécanique connus à l’aide d’un module laissant un ensemble de fréquences comportant des composantes de fréquence de défauts de roulement tels que les bagues interne et externe du roulement. Les pics mécaniques résultent de la fonction de test telle que la vitesse d’arbre plutôt que du roulement, et dans lequel un sous-algorithme "Funds in Band" (fondamentales dans la bande) est appelé au moins une fois en séquence pour sélectionner des pics de matrice qui pourraient avoir un sous-ordre et donc avoir un harmonique d’une fréquence dans une bande de fréquences spécifiée. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une détermination avec la fonction "fondamentales dans la bande" si chaque pic lui-même ou un sous-ordre exact de celui-ci tombe dans la plage de fréquences de fréquences fondamentales d’intérêt (FunL - > FunH) d’une création d’une nouvelle matrice de fréquences fondamentales, rang d’harmonique et indices d’origine. Ceux dont les fréquences fondamentales sont regroupées en-deçà de tolérances préspécifiées ou apprises sont regroupés en tant qu'"ordres" pour cette fréquence fondamentale spécifique. Ensuite, une fonction "Sides in Band" (côtés dans la bande) est appliquée et pour le ou les groupes sélectionnés pour chaque ordre de ce groupe, chaque pic possible dans la matrice d’origine est vérifié pour établir si sa fréquence delta relativement à cet ordre est ou a un sous-ordre dans la plage de bandes latérales. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une détermination des tolérances apprises de manière artificielle. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une association avec le sous-algorithme d’ordres de mise en grappe des éléments de fréquence qui appartiennent à un groupe de fréquences, dans lequel un procédé de mise en grappe dimensionnelle effectue une suppression des valeurs aberrantes du groupe, dans lequel les regroupements par tolérances spécifiques peuvent être réalisés par (i) des histogrammes aux tailles de bacs décroissantes pour un ou plusieurs groupes, (ii) une mise en grappe de taille décroissante par suppression des valeurs aberrantes pour un même groupe, (iii) des grappes multiples pour de multiples groupes, et dans lequel les résultats de sous-algorithmes Clusterorders et/ou Remove-Subs sont des matrices de composantes d’ordre individuels triés en groupes identifiables. Selon un autre aspect, le procédé peut faire en sorte que la plage de recherche de la fréquence fondamentale se rapporte à une première itération centrée autour de la fréquence attendue d’un composant de vibration mécanique connu et utilisant un faible nombre d’harmoniques, puis en mettant en grappe les résultats, la grappe la plus plausible est utilisée pour calculer une plage de recherche considérablement plus étroite et le nombre d’harmoniques est augmenté pour une deuxième itération, à partir de quoi, avec ou sans l’option d’une mise en grappe supplémentaire, les pics identifiés sont supprimés des matrices de pics avant l’itération des étapes a), b), c), d) e), f) ci-dessus pour les fréquences de défaut. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre un test de non-considération de côtés comportant a) le groupe a au moins 2 "premières" composantes de bandes latérales, et/ou b) le groupe a au moins 1 "première" composante de bande latérale ET 2 "deuxièmes" composantes de bandes latérales. Les résultats de fonctions ClusterSides et/ou IgnoreSides sont des matrices de composantes de bandes latérales individuelles triées dans le ou les mêmes groupes de la composante d’ordre qui est leur "fréquence centrale. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre une pondération de chaque composante dans le modèle selon deux ensembles de coefficients de pondération ; un pour les harmoniques (ordres) et un pour les bandes latérales dérivées statistiquement pour déterminer le type de défaut le plus probable et ces pondérations étant des paramètres d’algorithme statiques. Selon un autre aspect, le procédé peut entreprendre l’utilisation du principe "Most out of N" qui est un sous-algorithme probabiliste pour confirmer avec un degré élevé de confiance qu’un défaut de roulement est présent ou non, dans lequel les valeurs/paramètres de mesure requis pour les N dernières mesures comprennent 1) des types de fréquence de défaut de roulement, 2) une valeur de fréquence de défaut de roulement 1 à N, 3) une valeur de fréquence fondamentale de défaut de roulement 1 à N, 4) une valeur de fréquence de bande latérale de défaut de roulement 1 à N, et 5) des tours/minute 1 à N. Selon un ou plusieurs modes de réalisation non limitatifs, des caractéristiques et avantages supplémentaires sont réalisables grâce aux techniques de la présente divulgation. D’autres modes de réalisation et aspects de la divulgation sont décrits de manière détaillée dans le présent document. Pour une meilleure compréhension de la divulgation ainsi que des avantages et caractéristiques, on se référera à la description et aux dessins . Brève description des figures Les caractéristiques ci-dessus et autres, ainsi que les avantages des modes de réalisation du présent document ressortent de la description détaillée suivante, étudiée conjointement avec les dessins annexés dans lesquels : La représente un organigramme illustrant un exemple d’algorithme de base conformément à un ou plusieurs modes de réalisation de la présente invention, La représente un schéma de principe d’un système de base pour réaliser la fonction de l’algorithme de base proposé conformément à un ou plusieurs modes de réalisation, La représente un organigramme d’une application de la présente invention, et La représente un flux de processus des étapes de procédé nécessaires à la réalisation de la fonction de l’algorithme selon la présente invention. Procédé de détection automatique de défauts de roulement (105) comprenant : la réception, par un processeur (102) à partir d’un ou plusieurs capteurs (104), de données de surveillance d’état, les données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibrations d’au moins un roulement (105) couplé à un arbre rotatif (109), le roulement (105) présentant une bague interne et une bague externe, le procédé comportant en outre; a) la réception des données de vibration précédemment ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel et finalement fournies sous forme de matrices de grandeurs et de fréquences, avec une vitesse approximative d’arbre en tours/minute ou tours/seconde, b) l’application d’un procédé de détermination de pics qui détermine à partir du bruit de fond des pics individuels, les amplitudes réelles des pics et leurs fréquences centrales de pics exactes, la fréquence et l’amplitude exactes de chaque pic possible étant stockées dans une matrice, c) l’identification de tous sous-ordres de nombres entiers possibles de chaque pic jusqu’à un nombre d’ordre prédéfini, y compris du pic lui-même, qui tombent dans une plage spécifique de plages de fréquences fondamentales cibles, une pour chaque type de défaut défini et le stockage de ces pics avec leur rang d’harmonique et leur fréquence fondamentale théorique sous forme de matrices d’ordres, d) la mise en grappe des fréquences fondamentales théoriques qui tombent dans chaque plage cible spécifique, les fréquences fondamentales théoriques ayant une limite de dimension de grappe prédéfinie et les grappes comportant des caractéristiques de mise en grappe acceptables par nombres de pics qu’elles comportent et/ou les dimensions de grappes les plus strictes sont organisées en groupes et toutes les autres en tant que valeurs aberrantes, et les groupes sont stockés dans des matrices d’ordres, et e) l’identification de tous les pics qui pourraient être des composantes de bandes latérales possibles des pics identifiés à l’étape (c), ayant une fréquence delta de base dans une plage spécifique de plages de fréquences de bandes latérales cibles, une pour chaque type de défaut défini, et jusqu’à des ordres +/- delta d’une bande latérale prédéfinie pour déterminer toutes les fréquences de bandes latérales delta de base théoriques possibles et le stockage de ces pics de bandes latérales possibles avec le numéro de bande latérale, la fréquence de bande latérale delta théorique et l’indice ID de pic central, qui tombent dans chacune des plages de bandes latérales cibles en tant que matrices de bandes latérales, chaque fréquence delta de base étant une fréquence prédéterminée associée à un défaut selon l’ordre de la vitesse de roulement du palier, et f) l’application d’un procédé de mise en grappe à leurs fréquences delta de base avec une limite de dimension de grappe prédéfinie et les grappes présentant des caractéristiques de mise en grappe acceptables par le nombre de pics qu’elles renferment et/ou les dimensions de grappes les plus strictes sont organisées en groupes de bandes latérales et toutes les autres en tant que valeurs aberrantes, et les groupes de bandes latérales sont stockés dans des matrices avec des références à leur pic de fréquence centrale respectif provenant des matrices d’ordres. Procédé de détection automatique de défauts de roulement selon la revendication 1, comprenant en outre un regroupement de modèles pour chaque défaut de roulement de bague interne ou externe (ou d’autres types de défauts), dans lequel trois facteurs pour la construction de modèles sont définis par 1) l’identification des harmoniques en tant que nombre d’ordres, 2) le nombre de bandes latérales et 3) la plage de fréquences fondamentales et la plage de fréquences pour les bandes latérales, dans lequel une composante fondamentale, aucune ou quelques composantes harmoniques, aucune ou quelques composantes de bande latérale ayant une fréquence delta autre que sa fréquence fondamentale composent les modèles regroupés possibles. Procédé de détection automatique de défauts de roulement selon la revendication 1, comprenant en outre la détermination d’indicateurs d’état, dans lequel la sélection d’un groupe le plus plausible peut ensuite être effectuée par (a) corrélation avec des composantes d’un modèle pondérées, (b) présence ou non de composantes (c) RSS de composantes de groupe (d) procédé de reconnaissance de forme sur chaque groupe. Procédé de détection automatique de défauts de roulement selon la revendication 1, comprenant en outre l’identification de défauts avec un niveau de confiance élevé, dans lequel les défauts peuvent être prédits avec un haut degré de confiance selon le principe "Most-out of-N" (MooN) (tirer le maximum de N) ; c’est-à-dire que pour chaque test logique, la plupart des résultats d’un ensemble de tests de N mesures doivent être "positifs", les paramètres logiques MooN étant définis par a) des analystes expérimentés, b) une conception d’expériences (DOE) sur des données connues, c) un apprentissage automatique, dans lequel un algorithme d’intelligence artificielle pour "apprendre" les paramètres est utilisé pour identifier les défauts qui existent. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les matrices de grandeur et de fréquence sont converties en une accélération enveloppée par un système d’acquisition de données, et/ou une fenêtre de Hanning est réalisée sur les données avant une TFR , et/ou une TFR ou TFRep est réalisée sur des données pour générer des données spectrales, et/ou la grandeur des données TFR est calculée à partir des composantes spectrales réelle et imaginaire, " Grandeur" = SQRT(Réel^2 + Imag^2), et/ou le spectre est tronqué, Réel et Imag étant respectivement des composantes spectrales réelle et imaginaire obtenues par la TFR. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la division de chaque fréquence de pic à l’étape c) par un nombre de 1 jusqu’au nombre d’harmoniques à inclure à tour de rôle pour déterminer toutes les sous-fréquences fondamentales théoriques possibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la soustraction de chaque fréquence de pic identifiée à l’étape b) par toutes les autres fréquences de pics à tour de rôle et la division de la valeur absolue du résultat par le nombre 1 jusqu’au nombre de bandes latérales à rechercher pour identifier tous les pics de bandes latérales possibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’optimisation de groupes en appliquant un procédé pour supprimer de la liste de groupes des groupes qui sont un sous-groupe d’un autre groupe ayant une fréquence fondamentale inférieure ou supérieure, telle que, mais sans s’y limiter, (a) la majorité des pics d’ordre dans le groupe est présente comme ordres dans un autre groupe de fréquence fondamentale inférieure, (b) les ordres des pics sont tous des multiples de 2, 3 ou plus, (c) une majorité des quelques premiers ordres de la fréquence fondamentale doit exister en tant que pics, généralement 2 des 3 premiers ou 3 des 5 premiers et ainsi de suite. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’optimisation de groupes en appliquant un procédé d’identification de pics d’ordre se trouvant dans plus d’un groupe, établir par une ou plusieurs règles ou un modèle basés sur les probabilités d’appartenance d’un pic à un pics de groupe qui évaluent la relation du pic par rapport aux autres pics du groupe, le groupe auquel il est le plus susceptible d’appartenir et le supprimer des autres groupes, telle sorte que, mais sans s’y limiter, a) la fréquence fondamentale spécifique du pic est plus proche de la moyenne de la fréquence fondamentale d’un groupe que l’autre, b) l’ordre du pic dans un groupe est inférieur à son ordre dans l’autre. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’optimisation de côtés en appliquant un procédé pour établir si chaque pic de bande latérale est également un pic présent dans un autre groupe par une ou plusieurs règles ou un modèle basés sur les probabilités d’appartenance d’un pic à un pics de groupe telle que, mais sans s’y limiter, (a) le pic est une composante de bande latérale dans un groupe et une composante d’ordre dans l’autre (b) le pic est positionné à un multiple de fréquence delta de bande latérale inférieure dans un groupe plutôt que l’autre, (c) la fréquence delta de base du pic de bande latérale est plus proche de la moyenne d’un groupe que de l’autre groupe, (d) le pic de bande latérale fait partie d’une plus grande grappe dans un groupe que dans l’autre. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’optimisation de côtés en appliquant un procédé pour établir si chaque pic de bande latérale dans un groupe est susceptible d’être véritablement lié à ce groupe par une ou plusieurs règles ou un modèle basés sur les probabilités d’appartenance d’un pic à un pics de groupe telle que, mais sans s’y limiter, (a) selon la présence ou non de son pic central qui est un pic d’ordre dans le même groupe, (b) si des fréquences delta du groupe de bandes latérales sont toutes des multiples de la fréquence delta de base de 2, 3 ou plus, les bandes latérales appartiennent alors à une autre fréquence delta de base et si elles sont en dehors de la plage de bandes latérales définie ou ne sont pas jugées probables, les pics de bandes latérales sont supprimés du groupe. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la sélection uniquement du groupe ayant (a) le plus grand nombre de pics et/ou (b) la dimension (tolérance) de grappe la plus stricte et/ou (c) le meilleur modèle de présence de pic d’harmonique, est sélectionné comme étant représentatif du symptôme le plus probable lié à ce type de défaut défini et est stocké sous forme de matrices de composantes de groupe Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la sélection uniquement du groupe de bandes latérales ayant (a) le plus grand nombre de pics et/ou (b) la dimension (tolérance) de grappe la plus stricte et/ou (c) le meilleur modèle de présence de pic de bande latérale, est sélectionné comme étant représentatif des bandes latérales les plus probables liées à ce type de défaut défini spécifique et est stocké sous forme de matrices de composantes de bandes latérales associées à ce groupe spécifique. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre le fait que l’application d’un filtre de nappe de bruit pour filtrer le bruit du spectre de fréquences afin d’éliminer un bruit spectral indésirable est réalisée en ne gardant que les composantes situées +10dB au-dessus d’un niveau spectral local de nappe, et dans lequel le reste est réduit à zéro. Procédé selon la revendication 14, comprenant en outre une identification des pics du spectre à bruit filtré puis un procédé d’interpolation quadratique des pics est réalisé sur le spectre non filtré, lequel identifie la fréquence exacte en tant qu’ordres de vitesse d’arbre présumée et l’amplitude de chaque pic possible et les stocke dans une matrice. Le résultat crée des matrices normalisées de fréquences de pics et d’amplitudes de pics. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une suppression de pics de fréquence mécanique connus à l’aide d’un module laissant un ensemble de fréquences comportant des composantes de fréquence de défauts de roulement tels que les bagues interne et externe du roulement, dans lequel les pics mécaniques résultent de la fonction de test telle que la vitesse d’arbre plutôt que du roulement, et dans lequel un sous-algorithme "Funds in Band" (fondamentales dans la bande) est appelé au moins une fois en séquence pour sélectionner des pics de matrice qui pourraient avoir un sous-ordre et donc avoir un harmonique d’une fréquence dans une bande de fréquences spécifiée. Procédé selon la revendication 16, comprenant en outre avec la fonction "fondamentales dans la bande" si chaque pic lui-même ou un sous-ordre exact de celui-ci tombe dans la plage de fréquences de fréquences fondamentales d’intérêt (FunL - > FunH) la création d’une nouvelle matrice de fréquences fondamentales, rang d’harmonique et indices d’origine, dans lequel ceux dont les fréquences fondamentales sont regroupées en-deçà d’une tolérance prédéfinie ou apprise sont regroupés en tant qu'"ordres" pour cette fréquence fondamentale spécifique, puis l’application d’une fonction "côtés dans la bande" au(x) groupe(s) sélectionné(s) pour chaque ordre de ce groupe pour vérifier chaque pic possible dans la matrice d’origine afin d’établir si sa fréquence delta relativement à cet ordre est ou a un sous-ordre dans la plage de bandes latérales. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une détermination des tolérances apprises par intelligence artificielle. Procédé selon la revendication 16, dans lequel une plage de recherche de la fréquence fondamentale se rapporte à une première itération centrée autour de la fréquence attendue d’un composant de vibration mécanique connu et utilisant un faible nombre d’harmoniques, puis en mettant en grappe les résultats la grappe la plus plausible est utilisée pour calculer une plage de recherche considérablement plus étroite et le nombre d’harmoniques est augmenté pour une deuxième itération, à partir de quoi, avec ou sans l’option d’une mise en grappe supplémentaire, les pics identifiés sont supprimés des matrices de pics avant l’itération de la revendication 1 pour les fréquences de défaut. Procédé selon la revendication 3, dans lequel chaque composante dans le modèle est pondérée selon deux ensembles de coefficients de pondération ; un pour les harmoniques (ordres) et un pour les bandes latérales dérivées statistiquement pour déterminer le type de défaut le plus probable et dans lequel ces pondérations sont des paramètres d’algorithme statiques. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le principe "Most out of N" est un sous-algorithme probabiliste servant à confirmer avec un haut degré de confiance qu’un défaut de roulement est présent ou non, dans lequel les valeurs/paramètres de mesure requis pour les N dernières mesures comprennent 1) des types de fréquence de défaut de roulement, 2) une valeur de fréquence de défaut de roulement 1 à N, 3) une valeur de fréquence fondamentale de défaut de roulement 1 à N, 4) une valeur de fréquence de bande latérale de défaut de roulement 1 à N, et 5) des tours/minute 1 à N .