FR 3144662 A1 20240705 FR 2315470 A 20231229 Il est proposé un procédé de détermination d’un indicateur (I) de défaut structurel d’un élément (10) d’un train roulant (20) de véhicule terrestre (100), le procédé comprenant les étapes : (i) acquérir pendant une fenêtre temporelle (W) un signal vibratoire (V) associé à l’élément (10) du train roulant (20), (ii) déterminer une suite (S) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire (V) acquis pendant la fenêtre temporelle (W), (iii) itérer les étapes (i) et (ii) pour un ensemble de fenêtres temporelles (W 1 , …, W n ) de façon à obtenir un ensemble de suites (S 1 , ..., S n ) de composantes spectrales du signal vibratoire (V), chaque suite (S k ) de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) correspondant à une fenêtre temporelle (W k ), (iv) déterminer un indicateur (I) de défaut structurel de l’élément (10) du train roulant (20) à partir de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) de composantes spectrales du signal vibratoire (V) et à partir d’un modèle de détection mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique. Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé de détermination d’un indicateur de défaut structurel La présente invention se rapporte au domaine des procédé de détection de défaut mécanique dans les éléments de liaison au sol de véhicules, comme des camions ou des trains. Certains véhicules possèdent un essieu ou plusieurs essieux sur lequel le châssis du véhicule repose par l’intermédiaire de ressorts de suspension, comme des ressorts à lames. Il arrive qu’un ressort subisse au cours de la vie du véhicule un endommagement, provoqué par les sollicitations mécaniques. Des fissures peuvent se propager progressivement dans une ou plusieurs lames du ressort. La propagation des fissures peut parfois mener à une défaillance totale du ressort par fatigue, ce qui peut créer une situation dangereuse et aussi immobiliser le véhicule. Il est ainsi connu de surveiller l’état des ressorts de suspension pendant l’utilisation du véhicule, afin de détecter un endommagement avant que celui-ci puisse mener à une défaillance. Pour cela, il est connu de mesurer l’accélération de du ressort lui-même, ou de l’essieu. La comparaison de l’accélération mesurée avec un seuil permet diagnostiquer un endommagement du ressort. Cependant, en raison notamment des variations des conditions d’utilisation, comme la charge des véhicules, leur vitesse ou le profil de la route, les méthodes connues ne donnent pas satisfaction. En effet, les méthodes connues présentent souvent un taux de non-détection et un taux de fausse détection trop élevés. De plus, la plupart des méthodes connues ne permettent qu’un diagnostic qualitatif, et non un diagnostic quantitatif. Autrement dit, la présence d’un défaut peut être détectée, mais la sévérité du défaut détecté reste difficile à évaluer. La présente divulgation vise à améliorer cette situation en proposant une méthode améliorée permettant d’établir la présence d’un défaut de manière plus précise et plus robuste, de façon à pouvoir anticiper une action corrective. Résumé A cette fin, l’invention propose un procédé de détermination d’un indicateur de défaut structurel d’un élément d’un train roulant de véhicule terrestre, le procédé comprenant les étapes: - (i) acquérir pendant une fenêtre temporelle un signal vibratoire associé à l’élément du train roulant, - (ii) déterminer une suite de composantes spectrales du signal vibratoire acquis pendant la fenêtre temporelle, - (iii) itérer les étapes (i) et (ii) pour un ensemble de fenêtres temporelles de façon à obtenir un ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire, chaque suite de l’ensemble de suites correspondant à une fenêtre temporelle, - (iv) déterminer un indicateur de défaut structurel de l’élément du train roulant à partir de l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire et à partir d’un modèle de détection mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique. Les caractéristiques listées dans les paragraphes suivant peuvent être mises en œuvre indépendamment les unes des autres, ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : Selon un mode de réalisation du procédé, les composantes spectrales de la suite de composantes spectrales sont déterminées par transformée de Fourier rapide des échantillons du signal vibratoire acquis pendant la fenêtre temporelle. Chaque composante spectrale d’une suite de composantes spectrales du signal vibratoire est ainsi une valeur calculée sur l’ensemble de la fenêtre temporelle d’acquisition correspondante. Selon un exemple de mise en œuvre du procédé, le défaut structurel est une fissure de l’élément du train roulant. Selon un exemple de mise en œuvre du procédé, l’élément du train roulant est un élément élastique de suspension du véhicule. L’élément élastique de suspension est par exemple un ressort à lames. Le ressort à lames est disposé entre un essieu du véhicule et un châssis du véhicule. En variante, l’élément élastique de suspension peut être un ressort hélicoïdal. En variante également, l’élément élastique de suspension peut être une barre de torsion. En variante encore, l’élément élastique de suspension peut être un coussin pneumatique. Le châssis du véhicule peut être une caisse autoporteuse du véhicule. Selon un exemple d’application du procédé, le défaut structurel est un défaut d’un roulement d’une roue reliée à l’essieu. Un défaut structurel comme un endommagement d’une bille ou d’une partie du chemin de roulement d’une des bagues du roulement modifie la réponse vibratoire du train roulant et peut être détecté par analyse du signal vibratoire acquis. Selon un autre exemple d’application du procédé, le défaut structurel est un défaut structurel d’un pneu d’une roue reliée à l’essieu. Comme précédemment, un défaut structurel comme une déformation d’un pneu du train roulant modifie la réponse vibratoire du train roulant et peut être détecté par analyse du signal vibratoire acquis. Selon encore un autre exemple d’application du procédé, le défaut structurel est une surcharge de l’essieu. De la même manière, un poids excessif porté par l’essieu peut être détecté par l’analyse du signal vibratoire acquis. Selon encore une autre application du procédé, le défaut structurel est une diminution excessive du coefficient d’amortissement des mouvements relatifs de l’essieu par rapport au châssis du véhicule. Une usure des amortisseurs des oscillations de l’essieu peut aussi être détecté grâce à l’analyse du signal vibratoire acquis. Dans un exemple d’application du procédé, le véhicule est un camion, ou une camionnette. Dans un autre exemple d’application du procédé, le véhicule est un matériel roulant ferroviaire, tel un wagon ou une locomotive de train. Selon un mode de réalisation du procédé, le signal vibratoire est un signal d’accélération d’un capteur d’accélération. Le capteur d’accélération est par exemple disposé sur l’élément du train roulant du véhicule. Autrement dit, le capteur d’accélération est alors disposé sur l’élément dont on veut surveiller l’état de fonctionnement. Selon une autre mise en œuvre du procédé, le capteur d’accélération est disposé sur l’essieu. Selon encore une autre mise en œuvre du procédé, le capteur d’accélération est disposé sur le châssis du véhicule. Dans ces deux exemples de mise en œuvre, le capteur d’accélération est disposé sur un autre élément que l’élément à surveiller, tout en étant mécaniquement lié à l’élément à surveiller. L’installation du capteur d’accélération est ainsi facilitée puisque le nombre de possibilités d’installation est augmenté. Le procédé peut utiliser conjointement le signal de plusieurs capteurs d’accélération disposés sur différents éléments du train roulant ou sur le châssis. Selon un mode de réalisation, le capteur d’accélération est un capteur trois axes. En variante, le capteur d’accélération peut être un capteur un axe. La fréquence d’échantillonnage est supérieure à 30 Hz. Selon un mode de réalisation, la fréquence d’acquisition, encore appelée fréquence d’échantillonnage, du signal vibratoire de l’accéléromètre est comprise entre 25 kHz et 35 kHz, par exemple égale à 32 kHz. Selon un mode de réalisation du procédé, chaque suite de l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire est obtenue par moyennage d’une pluralité de suites de composantes spectrales correspondant à une pluralité de fenêtres d’acquisitions élémentaires du signal vibratoire. La pluralité de fenêtres d’acquisitions élémentaires peut comprendre entre 5 fenêtres d’acquisition et 100 fenêtres d’acquisition. La durée d’une fenêtre temporelle W d’acquisition du signal vibratoire V est paramétrable. La durée d’une fenêtre temporelle d’acquisition du signal vibratoire est par exemple comprise entre 2 secondes et 200 secondes. La durée d’une fenêtre temporelle d’acquisition du signal vibratoire peut être égale à 100 secondes. Les fenêtres temporelles d’acquisition du signal vibratoire peuvent être contiguës. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape : - (iii1) déterminer la vitesse d’avancement du véhicule, - (iii2) éliminer de l’ensemble des fenêtres temporelles acquises les fenêtres temporelles correspondant à une vitesse d’avancement du véhicule inférieure à un seuil minimal prédéterminé. L’élimination de ces fenêtres d’acquisition permet d’améliorer le rapport signal sur bruit, car ces fenêtres d’acquisition correspondent à des phases de fonctionnement du véhicule pendant lesquelles le signal vibratoire est faible. Le procédé peut comprendre une étape : - (iii3) éliminer de l’ensemble des fenêtres temporelles acquises les fenêtres temporelles correspondant à une vitesse nulle du véhicule. En variante ou de manière complémentaire, le procédé comprend une étape : - (iii2’) éliminer de l’ensemble des fenêtres temporelles acquises les fenêtres temporelles correspondant à une vitesse d’avancement du véhicule supérieure à un seuil maximal prédéterminé. L’élimination de ces fenêtres d’acquisition permet d’éviter d’éventuelles saturations dues à un niveau de signal élevé. Le procédé peut comprendre une étape de normalisation des données. On entend par là que l’échelle des signaux est recadrée de façon à avoir une moyenne nulle et un écart-type égal à 1. Les données utilisées pour la suite des étapes du procédé sont ainsi celles de l’ensemble de suites de composantes spectrales normalisées. L’étape (iv) de détermination d’un indicateur de défaut structurel procédé comprend une étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire, de façon à obtenir un ensemble de suites réduites de combinaisons de composantes spectrales du signal vibratoire. Chaque suite réduite comporte un nombre de composantes spectrales inférieur au nombre de composantes spectrales déterminées à l’étape (ii). L’étape de réduction de dimensions permet de diminuer la complexité des calculs effectués, tout en conservant les composantes caractérisant le mieux les données acquises. Selon un mode de réalisation du procédé, l’étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire met en œuvre un algorithme non supervisé de réductions de dimensions. Un algorithme non supervisé permet une adaptation simple à une large diversité de définitions techniques. En effet, un algorithme d’apprentissage automatique de type non supervisé permet de construire des modèles mathématiques basées sur des données réellement observées, qui sont ici les échantillons acquis du signal vibratoire. Différents algorithmes non supervisés de réductions de dimensions peuvent être utilisés. Par exemple, un réseau auto-encodeur peut être utilisé. L’étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire est ainsi réalisée par encodage d’une suite de composantes spectrales du signal vibratoire, à l’aide d’un encodeur d’un réseau auto-encodeur préentrainé, dans un espace latent de dimension réduite. Un algorithme d’analyse en composante principale est un autre exemple d’algorithme utilisable. L’algorithme non supervisé de réductions de dimensions génère un modèle de réduction de dimensions. L’ensemble de suites réduites de composantes spectrales peut ainsi être déterminé par un modèle obtenu par apprentissage automatique. Le procédé peut ainsi s’adapter automatiquement à la configuration mécanique sur lequel le procédé est utilisé. Selon un exemple de mise en œuvre du procédé, une suite réduite de composantes spectrales comprend par exemple sept éléments. Selon un autre exemple de mise en œuvre du procédé, une suite réduite de composantes spectrales comprend par exemple trois éléments. Selon encore un autre exemple de mise en œuvre du procédé, une suite réduite de composantes spectrales comprend par exemple deux éléments. Les calculs associés peuvent ainsi être réduits par un large facteur, par rapport aux données initialement acquises. Le modèle de réduction de dimensions de l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire peut être obtenu par apprentissage automatique du signal vibratoire à partir d’un sous-ensemble de fenêtres temporelles acquises dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément du train roulant est exempt de défaut structurel. Le procédé comprend une étape : - (iv2) déterminer, pour chaque fenêtre temporelle, une suite reconstruite de composantes spectrales du signal vibratoire acquis pendant la fenêtre temporelle à partir de la suite réduite de combinaisons de composantes spectrales et à partir d’un modèle de reconstruction obtenu à partir du modèle de réduction de dimensions. Le modèle de reconstruction des composantes spectrales du signal vibratoire acquis est ainsi basé sur un apprentissage automatique du signal vibratoire à partir d’un sous-ensemble de fenêtres temporelles acquises dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément du train roulant est exempt de défaut structurel. Selon un aspect du procédé, le modèle de reconstruction de composantes spectrales du signal vibratoire acquis est obtenu par inversion du modèle de réduction de dimensions. Le modèle de reconstruction peut ainsi être déterminé facilement à partir du modèle déjà constitué pour la réduction de dimensions des données acquises. Selon un aspect de la divulgation, le procédé comprend une étape : - (iv3) Déterminer, pour chaque fenêtre temporelle, un écart entre la suite de composantes spectrales du signal vibratoire acquis et la suite reconstruite de composantes spectrales du signal vibratoire, et l’indicateur de défaut structurel est basé sur l’écart déterminé. En absence de défaut structurel, le signal reconstruit est proche du signal initialement acquis. Un écart relativement plus important indique le comportement du système mécanique s’écarte du comportement modélisé en l’absence de défaut, ce qui indique la présence d’un défaut. Selon un mode de réalisation du procédé, l’écart entre la suite de composantes spectrales du signal vibratoire acquis et la suite reconstruite de composantes spectrales du signal vibratoire est déterminé pour l’ensemble des composantes spectrales du signal vibratoire. Dans ce mode de réalisation, les composantes spectrales du signal sont reconstruites pour la totalité des fréquences spectrales, et l’écart entre le signal d’origine et le signal reconstruit est également déterminé en prenant en comptant la totalité des fréquences spectrales, c’est-à-dire toute l’information fréquentielle du signal. Selon un mode de réalisation du procédé, l’écart entre la suite de composantes spectrales du signal vibratoire acquis et la suite reconstruite de composantes spectrales du signal vibratoire est déterminé pour un sous-ensemble de composantes spectrales. Le sous-ensemble de composantes spectrales est inclus dans la suite de composantes spectrales du signal vibratoire acquis. Autrement dit, dans ce cas les composantes spectrales du signal sont reconstruites pour la totalité des fréquences spectrales, mais l’écart entre le signal d’origine et le signal reconstruit est déterminé en prenant en compte seulement certaines plages de fréquences sélectionnées. L’écart peut ainsi être quantifié seulement dans les plages de fréquence les plus favorables à la mise en évidence d’un défaut structurel. Selon un exemple de réalisation du procédé, l’écart déterminé est la distance euclidienne entre la suite de composantes spectrales du signal vibratoire acquis et la suite reconstruite de composantes spectrales du signal vibratoire. Selon un aspect de la divulgation, le procédé comprend une étape : - (iv4) Déterminer un seuil de détection, le seuil de détection étant égal à la valeur maximale de l’écart déterminé pour un sous-ensemble de fenêtres temporelles acquises dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément du train roulant est exempt de défaut structurel. L’apprentissage réalisé dans les conditions de référence permet de définir le seuil définissant le défaut. Le procédé peut ainsi être adapté automatiquement à n’importe quelle configuration mécanique. De plus, le seuil permettant de définir un défaut peut être remis à jour périodiquement en fur et à mesure de la collecte des données acquises dans des conditions de référence. La robustesse du procédé est ainsi améliorée. Selon un exemple de mise en œuvre, le procédé comprend une étape : - (iv5-a) si l’écart déterminé est inférieur ou égal au seuil de détection, l’indicateur de défaut structurel prend une première valeur correspondant à une absence de défaut structurel, - (iv5-b) si l’écart déterminé est supérieur au seuil de détection, l’indicateur de défaut structurel prend une deuxième valeur correspondant à une présence de défaut structurel. Un écart important entre le signal vibratoire acquis et le signal vibratoire reconstruit tend à indiquer la présence d’un défaut structurel dans le système mécanique. Un faible écart indique que la réponse du système est conforme au comportement en absence de défaut. L’indicateur de défaut structurel peut prendre des valeurs discrètes, une première valeur correspondant à une absence de défaut structurel et une deuxième valeur correspondant à une présence de défaut structurel. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape : - (v) émettre un signal d’alerte en réponse en fonction de l’indicateur de défaut structurel. Le signal d’alerte émis permet de déclencher une analyse approfondie de l’organe du véhicule et d’anticiper une défaillance. Le procédé peut ainsi comprendre les étapes : - (v1) déterminer une valeur moyenne de l’indicateur de défaut structurel, - (v2) émettre un signal d’alerte si un écart entre la valeur moyenne déterminée et une valeur de référence est supérieur à un seuil prédéterminé. Un changement de valeur isolé de l’indicateur de défaut structurel ne déclenche pas de signal d’alerte. Des changements de valeurs répétés déclenchent l’émission d’un signal d’alerte. Le signal d’alerte peut être un code défaut mémorisé dans une unité électronique de contrôle. Selon une variante ou de manière complémentaire, le signal d’alerte peut être un allumage d’un voyant. Selon une autre variante ou également de manière complémentaire, le signal d’alerte peut être un message envoyé à un gestionnaire du véhicule. La divulgation concerne également un dispositif de détection de défaut structurel dans un élément d’un train roulant de véhicule terrestre, comportant : - au moins un accéléromètre, - un dispositif d’acquisition du signal de l’accéléromètre, - une unité électronique de contrôle configurée pour mettre en œuvre le procédé décrit précédemment. Selon un mode de réalisation du dispositif de détection, l’unité électronique de contrôle est externe au véhicule, et le dispositif de détection comprend un moyen de communication configuré pour transmettre les acquisitions ou les composantes spectrales du signal de l’accéléromètre à l’unité électronique de contrôle. Le dispositif de détection comprend ainsi un moyen de calcul embarqué configuré pour déterminer l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire. On entend par moyen de calcul embarqué un moyen de calcul présent sur le véhicule. Le signal transmis à l’unité de contrôle externe au véhicule peut être un signal fréquentiel ou un signal temporel brut. Transmettre un signal fréquentiel permet de limiter la quantité de données échangées. En variante, le signal temporel brut et le signal fréquentiel peuvent être tous les deux transmis. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : est une représentation schématique d’un véhicule comportant un dispositif de détection de défaut structurel dans un élément d’un train roulant, est un détail du train roulant du véhicule de la , est une courbe temporelle schématique illustrant l’étape d’acquisition de signal vibratoire, est une courbe illustrant l’évolution temporelle du signal vibratoire acquis, est une vue illustrant une étape particulière du procédé, est un schéma illustrant certaines étapes du procédé, est une vue illustrant une autre étape particulière du procédé, est une vue illustrant une autre étape particulière du procédé, est un schéma-bloc illustrant différentes étapes du procédé selon l’invention. Afin de faciliter la lecture des figures, les différents éléments ne sont pas nécessairement représentés à l’échelle. Sur ces figures, les éléments identiques portent les mêmes références. Certains éléments ou paramètres peuvent être indexés, c'est-à-dire désignés par exemple par premier élément ou deuxième élément, ou encore premier paramètre et second paramètre, etc. Cette indexation a pour but de différencier des éléments ou paramètres similaires, mais non identiques. Cette indexation n’implique pas une priorité d’un élément, ou paramètre par rapport à un autre et on peut interchanger les dénominations. Quand il est précisé qu'un dispositif comporte un élément donné, cela n'exclut pas la présence d'autres éléments dans ce dispositif. On a représenté sur la un véhicule terrestre 100 comportant un train roulant 20. Le train roulant 20 désigne l’ensemble des organes mécaniques participant à la liaison entre le châssis 2 du véhicule et le sol sur lequel le véhicule évolue. Le véhicule 100 est ici est un camion. Le train roulant 20 comporte un essieu 1 relié au châssis 2 par un élément élastique 10. L’élément élastique est ici un ressort à lames, ou plus précisément un ressort à lames disposé à proximité de chacune des extrémités de l’essieu 1. L’essieu 1 comprend à chacune de ses extrémités une roue 4 liée à l’essieu par un roulement 3. La roue 4 est équipée d’un pneu 5. Il est courant qu’un élément du train roulant 20 connaisse un défaut structurel lors de la vie du véhicule. On entend par défaut structurel une anomalie mécanique affectant les propriétés mécaniques de l’organe considéré. Un tel défaut structurel peut en évoluant entrainer une défaillance du train roulant, ce qui peut dégrader le fonctionnement du véhicule et éventuellement le rendre inopérant. Même si les trains roulants sont généralement inspectés pendant les phases d’entretien du véhicule, il est souhaitable de pouvoir détecter un éventuel défaut structurel d’un des éléments du train roulant lors de l’utilisation du véhicule, afin de pouvoir remédier à ce défaut et anticiper d’éventuelles défaillances. Il est ainsi proposé un procédé de détermination d’un indicateur I de défaut structurel d’un élément 10 d’un train roulant 20 de véhicule terrestre 100, le procédé comprenant les étapes : - (i) acquérir pendant une fenêtre temporelle W un signal vibratoire V associé à l’élément 10 du train roulant 20, - (ii) déterminer une suite S de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V acquis pendant la fenêtre temporelle W, - (iii) itérer les étapes (i) et (ii) pour un ensemble de fenêtres temporelles W 1 , …, W n de façon à obtenir un ensemble de suites S 1 , ..., S n de composantes spectrales du signal vibratoire V, chaque suite S k de l’ensemble de suites S 1 , …, S n correspondant à une fenêtre temporelle W k , - (iv) déterminer un indicateur I de défaut structurel de l’élément 10 du train roulant 20 à partir de l’ensemble de suites S 1 , …, S n de composantes spectrales du signal vibratoire V et à partir d’un modèle de détection mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique. Selon un exemple de mise en œuvre du procédé, le défaut structurel est une fissure de l’élément 10 du train roulant 20. L’élément 10 du train roulant 20 est ici un élément élastique de suspension du véhicule 100. Plus précisément, l’élément élastique de suspension 10 est ici un ressort à lames. Le ressort à lames 10 est disposé entre un essieu 1 du véhicule et un châssis 2 du véhicule. Selon un exemple non illustré, l’élément élastique de suspension 10 peut être un ressort hélicoïdal. Selon encore un autre exemple non illustré, l’élément élastique de suspension 10 est une barre de torsion. Selon un autre exemple non illustré, l’élément élastique de suspension 10 est un coussin pneumatique. Dans l’exemple illustré, le châssis 2 comprend deux longerons parallèles reliés par des traverses transversales, et une cabine repose sur le châssis 2. Selon un exemple non illustré, le châssis 2 du véhicule 100 peut être une caisse autoporteuse du véhicule 100. Divers types de défauts structurels peuvent être détectés par le procédé proposé. Le défaut structurel peut notamment être un défaut d’un roulement 3 d’une roue 4 reliée à l’essieu 1. Le défaut structurel peut aussi être un défaut structurel d’un pneu 5 d’une roue 4 reliée à l’essieu 1. Le défaut structurel peut également être une surcharge de l’essieu 1. Le défaut structurel peut aussi être une usure des amortisseurs des oscillations de l’essieu. Lorsqu’un de ces défauts structurels est présent, la réponse vibratoire du train roulant 20 est modifiée. Il est ainsi possible de détecter la présence d’un défaut structurel par analyse du signal vibratoire acquis. La gamme de fréquences dans laquelle le signal est exploité varie en fonction de la nature du défaut et de l’application ciblée. Le véhicule 100 est ici un camion. Le véhicule peut aussi être une camionnette. Dans un autre exemple d’application du procédé, le véhicule 100 est un matériel roulant ferroviaire. Le véhicule 100 peut ainsi être un wagon ou une locomotive de train. Dans ce cas, la cabine du wagon, ou de la locomotive, repose sur une série de boggies suspendus par un ensemble d’éléments élastiques comme des ressorts à lames. Le signal vibratoire V est un signal d’accélération d’un capteur d’accélération 7. Le capteur d’accélération 7 peut être installé sur différents éléments ou organes. Le capteur d’accélération 7 est fixé de manière rigide, par exemple par collage, à la surface extérieure d’un organe lié au train roulant 20. Le capteur d’accélération 7 peut être disposé sur l’élément 10 du train roulant 20 du véhicule. Dans l’exemple illustré sur la , un capteur d’accélération 7 est disposé sur le ressort à lames 10. Le capteur d’accélération 7 est ainsi solidaire de l’élément dont on veut surveiller l’état de fonctionnement. Selon l’exemple schématisé sur la , le capteur d’accélération 7 est disposé sur l’essieu 1. Selon un exemple non représenté, le capteur d’accélération 7 est disposé sur le châssis 2 du véhicule 100. Dans ces deux configurations, le capteur d’accélération 7 est disposé sur un autre élément que l’élément à surveiller. L’installation du capteur d’accélération 7 est ainsi facilitée, puisque celui-ci peut alors être installé à un endroit plus accessible et moins exposé aux éventuelles projections des roues, comme par exemple le châssis du véhicule. Le procédé peut utiliser en parallèle plusieurs signaux acquis simultanément par plusieurs capteurs d’accélération disposés sur différents éléments du train roulant ou sur le châssis. Par exemple, il est possible d’utiliser un capteur d’accélération disposé sur un ressort à lames et un autre capteur d’accélération disposé sur le châssis. Il est également possible d’utiliser un capteur d’accélération disposé sur un ressort à lames et un capteur d’accélération disposé sur l’essieu correspondant. Il est également possible d’utiliser conjointement un troisième capteur d’accélération disposé sur le châssis. On dit que le signal vibratoire V est associé à l’élément 10 du train roulant 20, car le signal vibratoire V rend compte des vibrations au sein de l’élément 10 du train roulant 20, même en étant fixé sur un autre organe mécanique que l’élément 10, comme l’essieu ou le châssis du véhicule. Le capteur d’accélération 7 est par exemple un capteur trois axes. Le capteur délivre un signal dépendant de l’accélération selon les trois directions de l’espace. Sur les figures 1 et 2, la direction Z représente l’axe vertical, la direction X représente l’axe longitudinal du véhicule et la direction Y représente la direction transversale du véhicule. Un capteur trois axes est ainsi sensible aux accélérations selon chacun des axes X, Y, Z. En variante, le capteur d’accélération 7 peut être un capteur un axe. Dans ce cas, le capteur 7 délivre un signal lié à l’accélération selon une seule direction. De préférence, le capteur est installé de façon à être sensible préférentiellement à l’accélération selon l’axe vertical Z. Le capteur d’accélération 7 délivre un signal analogique. La bande passante du capteur d’accélération 7 est supérieure à 30 Hz. Par exemple, la bande passante du capteur d’accélération 7 est comprise entre 25 kHz et 35 kHz. Un dispositif d’acquisition 8 réalise l’acquisition du signal V de l’accéléromètre 7. Pendant une fenêtre temporelle d’acquisition W, le signal vibratoire V est échantillonné à une fréquence d’acquisition prédéterminée Fa. La fréquence d’acquisition Fa du signal vibratoire V est de préférence constante. Dans le cadre de la présente divulgation, fréquence d’acquisition et fréquence d’échantillonnage sont des termes équivalents. La fréquence d’acquisition Fa, encore appelée fréquence d’échantillonnage, du signal vibratoire V de l’accéléromètre 7 est supérieure à 30 Hz. La fréquence d’acquisition Fa peut être comprise entre 25 kHz et 35 kHz. Cette fréquence d’échantillonnage est par exemple égale à 32 kHz. La illustre de façon schématique les fenêtres temporelles d’acquisition. Une pluralité de fenêtres d’acquisition successives, désignée par des indices croissant allant de W k à W k+6 sont représentées. Les flèches désignées par le signe g illustrent de façon schématique les instants d’échantillonnage. Les instants d’échantillonnage sont séparés d’une durée Ta égale à l’inverse de la fréquence d’échantillonnage Fa. Pour simplifier la figure, les instants d’échantillonnage ont été représentés seulement pour la fenêtre W k d’acquisition temporelle d’indice k, et n’ont pas été représentés pour les autres fenêtres. Sur l’exemple de la , les fenêtres temporelles d’acquisition du signal vibratoire V sont contiguës. Autrement dit, le début d’une fenêtre temporelle d’acquisition W j correspond à la fin de la fenêtre d’acquisition précédente W j-1 . Selon un exemple non illustré, les fenêtres temporelles d’acquisition du signal vibratoire V peuvent être disjointes, c’est-à-dire qu’une fenêtre temporelle d’acquisition W j débute plus tard que la fin de la fenêtre d’acquisition précédente W j -1 . La illustre l’allure du signal vibratoire V pendant une durée totale d’acquisition de 30 minutes. Les pics compris par exemple entre les instants t 1 et t 2 correspondent à des phases de fonctionnement dans lesquelles les accélérations sont les plus élevées. De nombreux autres pics sont visibles, comme par exemple autour de l’instant désigné par t 3 . Le procédé proposé utilise les caractéristiques du signal d’accélération dans le domaine fréquentiel, et détermine donc les composantes spectrales du signal vibratoire V acquis. L’ensemble des composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal acquis pendant une fenêtre d’acquisition donnée est désigné par le terme ‘suite’ S. Pour une fenêtre temporelle d’acquisition d’indice k, désignée par W k , la suite correspondante est désignée par S k , c’est-à-dire avec le même indice k. Les composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) de la suite S de composantes spectrales sont par exemple déterminées par transformée de Fourier rapide des échantillons du signal vibratoire V acquis pendant la fenêtre temporelle W. Une fois les acquisitions du signal vibratoire réalisées, le reste des étapes du procédé peut être effectué en temps réel, ou en traitement différé. Chaque composante spectrale (A1, A2, …, Ap) d’une suite S k de composantes spectrales du signal vibratoire V est ainsi une valeur calculée sur l’ensemble de la fenêtre temporelle d’acquisition W k correspondante. Les composantes (A1, A2, …, Ap) d’une suite S k de composantes spectrales sont par exemple calculées en décibel. Chaque composante Ai d’une suite S k de composantes spectrales correspond à une fréquence Fi. La composante désignée par Ai est la i ème composante spectrale de la suite S k . La plage des fréquences Fi s’étend par exemple de 0,5 Hz à 16 kHz. L’ensemble de suites S 1 , …, S n de composantes spectrales se présente comme une matrice bidimensionnelle. Les colonnes peuvent correspondre aux différentes composantes spectrales (A1, A2, …, Ap), rangées par ordre croissant. Les lignes de matrice correspondent alors aux différentes fenêtres temporelles d’acquisition W 1 , …, W n , rangées par ordre chronologique d’acquisition. Il est bien sur possible de disposer les différentes fréquences spectrales en lignes, et les différents échantillons temporels en colonnes, c’est-à-dire transposer la matrice. La durée d’une fenêtre temporelle W d’acquisition du signal vibratoire V est paramétrable. La durée d’une fenêtre temporelle W d’acquisition du signal vibratoire V peut être comprise entre 2 secondes et 200 secondes. La durée d’une fenêtre temporelle W d’acquisition du signal vibratoire V est par exemple égale à 100 secondes. Selon un mode de réalisation du procédé, chaque suite S k de l’ensemble de suites S 1 , ..., S n de composantes spectrales du signal vibratoire V est obtenue par moyennage d’une pluralité de suites de composantes spectrales correspondant à une pluralité de fenêtres d’acquisitions élémentaires du signal vibratoire V. La pluralité de fenêtres d’acquisitions élémentaires peut comprendre par exemple entre 5 fenêtres d’acquisition et 100 fenêtres d’acquisition. Autrement dit, plutôt que d’utiliser une fenêtre d’acquisition W d’une durée donnée, il est également possible d’utiliser plusieurs fenêtres d’acquisition de durée moindre, et de moyenner les résultats obtenus sur chacune de ces fenêtres. Par exemple, plutôt que d’acquérir le signal vibratoire V pendant une fenêtre temporelle durant 100 secondes, il est possible d’acquérir 50 fenêtres successives durant chacune 2 secondes, et de moyenner les résultats obtenus sur les 50 fenêtres, représentant aussi 100 secondes d’acquisition en tout. Cette étape de moyennage est optionnelle, et le traitement des données réalisé ensuite est identique. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape : - (iii1) déterminer la vitesse d’avancement C du véhicule 100, - (iii2) éliminer de l’ensemble des fenêtres temporelles W 1 , …, W n acquises les fenêtres temporelles correspondant à une vitesse d’avancement C du véhicule 100 inférieure à un seuil minimal prédéterminé Cmin. L’élimination des fenêtres d’acquisition acquises alors que la vitesse du véhicule est inférieure au seuil minimal Cmin permet d’améliorer le rapport signal sur bruit. En effet ces fenêtres d’acquisition correspondent à des phases de fonctionnement du véhicule pendant lesquelles le signal vibratoire V est faible, et donc peu riche en informations pertinentes. Sur l’exemple de la , on constate ainsi que le signal est très faible pendant les périodes de fonctionnement comprises entre les instants t 4 et t 5 , ainsi que pour les périodes comprises entre les instants t 6 et t 7 . Ces périodes correspondent à des phases pendant lesquelles le véhicule roule à très faible vitesse, ou est à l’arrêt. Il est ainsi possible d’éliminer des résultats acquis les points correspondant à ces périodes temporelles. Pour un véhicule routier, le seuil Cmin est par exemple égal à 10 km/h. Lorsque la vitesse d’avancement C du véhicule 100 est inférieure au seuil prédéterminé Cmin pendant toute la durée d’une fenêtre d’acquisition W i du signal vibratoire V, cette fenêtre d’acquisition W i est éliminée de l’ensemble des données acquises. Autrement dit, les données acquises pendant cette fenêtre d’acquisition Wi ne sont pas utilisées par les étapes suivantes du procédé. Par exemple, le procédé peut comprendre une étape : - (iii3) éliminer de l’ensemble des fenêtres temporelles W 1 , …, W n acquises les fenêtres temporelles correspondant à une vitesse nulle du véhicule 100. Autrement dit, seules les fenêtres temporelles correspondant à un véhicule roulant sont conservées. Etant donné la fréquence et la durée d’acquisition, la matrice formée par l’ensemble de suites S 1 , …, S n de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V présente un grand nombre de ligne ainsi que de colonnes. Cette matrice peut comprendre plusieurs milliers de composantes spectrales et plusieurs centaines de fenêtres temporelles. Cependant, la majeure partie de la variance des données calculées peut être conservée en utilisant nettement moins de fréquences spectrales indépendantes. Les calculs peuvent ainsi être significativement simplifiés tout en conservant une précision suffisante. En variante ou de manière complémentaire, le procédé comprend une étape : - (iii2’) éliminer de l’ensemble des fenêtres temporelles (W 1 , …, W n ) acquises les fenêtres temporelles correspondant à une vitesse d’avancement C du véhicule 100 supérieure à un seuil maximal prédéterminé Cmax. Cette étape peut permettre d’éliminer les fenêtres d’acquisition pour lesquelles une saturation du signal risque de se produire. Le procédé peut comprendre une étape de normalisation des données. On entend par là que l’échelle des signaux est recadrée de façon à avoir une moyenne nulle et un écart-type égal à 1. La transformation de recadrage est ici une transformation affine. Pour cela, la moyenne et l’écart-type des composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) sont déterminés pour chaque suite S k de l’ensemble de suites S 1 , …, S n . Puis, chaque échantillon est normalisé en soustrayant la moyenne préalablement déterminée et en divisant le résultat de cette soustraction par l’écart-type préalablement déterminé. La valeur normalisée X i_norm d’un échantillon X i d’une variable X possédant une moyenne Moy et un écart type Ec est ainsi : Les données utilisées pour la suite des étapes du procédé sont ainsi les valeurs normalisées de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap). Sur l’exemple de la , la réduction de dimensions jusqu’à 2 dimensions a été réalisée sur un jeu de données normalisées. Les deux composantes principales ont ainsi des valeurs distribuées de part et d’autre de la valeur nulle. L’étape de normalisation est optionnelle. L’étape (iv) de détermination d’un indicateur I de défaut structurel du procédé proposé comprend ainsi une étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites S 1 , …, S n de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V, de façon à obtenir un ensemble de suites réduites SR 1 , …, SR n de combinaisons de composantes spectrales du signal vibratoire V. Chaque suite réduite SR k comporte un nombre q de composantes spectrales inférieur au nombre p de composantes spectrales déterminées à l’étape (ii). Toutes les suites réduites ont le même nombre q de fréquences spectrales. L’étape de réduction de dimensions permet de diminuer la complexité des calculs effectués. Le nombre de colonnes de la matrice formant l’ensemble des suites de composantes spectrales est ainsi diminué par rapport aux données initiales constituées. Le nombre de lignes de la matrice reste inchangé, car toutes les fenêtres d’acquisition sont conservées. Selon un mode de réalisation du procédé, l’étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites S 1 , …, S n de composantes spectrales du signal vibratoire V met en œuvre un algorithme non supervisé de réductions de dimensions. Un algorithme non supervisé permet une adaptation simple à une large diversité de définitions techniques. L’algorithme mis en œuvre pour la réduction de dimensions peut être basé sur un réseau auto-encodeur, couramment désigné par l’acronyme Anglais « DAE » pour « Deep Auto Encoder ». L’étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites de composantes spectrales du signal vibratoire est ainsi réalisée par encodage d’une suite de composantes spectrales du signal vibratoire, à l’aide d’un encodeur d’un réseau auto-encodeur pré-entrainé, dans un espace latent de dimension réduite. Un algorithme d’analyse en composante principale, couramment désigné par l’acronyme Anglais « PCA » pour « Principal Component Analysis » est un autre exemple d’algorithme pouvant être mis en œuvre pour réaliser l’étape de réduction de dimensions. L’algorithme non supervisé de réductions de dimensions génère un modèle M de réduction de dimensions. L’ensemble de suites réduites SR 1 , …, SR n de composantes spectrales est ainsi déterminé par un modèle M obtenu par apprentissage automatique. Le procédé peut ainsi s’adapter automatiquement à la configuration mécanique sur lequel le procédé est utilisé. Selon un exemple de mise en œuvre du procédé, une suite réduite SR k de composantes spectrales comprend par exemple sept éléments. Dans ce cas, une suite réduite SR k de composantes spectrales comprend sept éléments fréquentiels. Le nombre q vaut 7. Selon un autre exemple de mise en œuvre du procédé, une suite réduite SR k de composantes spectrales comprend par exemple trois éléments. Le nombre q vaut ainsi 3. Selon encore un autre exemple de mise en œuvre du procédé, une suite réduite SR k de composantes spectrales comprend par exemple deux éléments. Le nombre q vaut alors 2. Autrement dit, la matrice formant l’ensemble des suites de composantes spectrales comprend alors seulement respectivement 7 colonnes, 3 colonnes, 2 colonnes. Les calculs associés peuvent ainsi être réduits par un large facteur par rapport aux données initialement acquises. La matrice comprend autant de lignes que de fenêtres temporelles conservées après les étapes d’élimination des fenêtres acquises dans des conditions défavorables, par exemple pour des vitesses véhicules trop faibles ou trop élevées, comme vu précédemment. Le modèle M de réduction de dimensions de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) de composantes spectrales du signal vibratoire V est obtenu par apprentissage automatique du signal vibratoire V à partir d’un sous-ensemble de fenêtres temporelles acquises dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément 10 du train roulant 20 est exempt de défaut structurel. Par exemple, le réseau auto-encodeur est entrainé dans des conditions dans lesquelles un défaut structurel n’est pas présent. Des vérifications détaillées de l’état mécanique des différents éléments du train roulant 20 sont de préférence réalisées par un ou des opérateurs de maintenance avant la phase d’acquisition des données de référence. Lorsqu’une vérification détaillée n’est pas souhaitée car trop couteuse en ressources, l’état neuf du véhicule peut être considéré comme représentatif des conditions de référence sans défaut structurel et définissant l’état de fonctionnement nominal du véhicule. La illustre des résultats obtenus après une réduction de dimensions jusqu’à 2 dimensions. Les résultats sont ainsi traçables dans un plan, chaque axe représentation une combinaison linéaire de fréquences spectrales. Chaque point du nuage de point correspond à une fenêtre d’acquisition temporelle. L’axe horizontal C1 correspond à une première combinaison de fréquences spectrales et l’axe vertical C2 correspond à une deuxième combinaison de fréquences spectrales. Comme indiqué précédemment, chaque fenêtre d’acquisition peut provenir d’une moyenne d’une pluralité de fenêtres d’acquisition élémentaires et certaines fenêtres élémentaires peuvent avoir été éliminées car correspondant à des vitesses trop faibles du véhicule. Par commodité, les exemples pour lesquels la réduction de dimensions est faite jusqu’à obtenir trois dimensions ou sept dimensions n’ont pas été représentés. L’étape suivante du procédé consiste à reconstruire le signal vibratoire initialement acquis, ou plus précisément les composantes spectrales du signal vibratoire acquis, à partir de la suite réduite de composantes spectrales déterminée. Pour cela, le procédé comprend une étape : - (iv2) déterminer, pour chaque fenêtre temporelle W k , une suite reconstruite S’ k de composantes spectrales A’1, A’2, …, A’p du signal vibratoire V acquis pendant la fenêtre temporelle W k à partir de la suite réduite SR k de combinaisons de composantes spectrales et à partir d’un modèle de reconstruction P obtenu à partir du modèle M de réduction de dimensions. L’étape de reconstruction du signal vibratoire acquis est l’étape inverse de l’étape de réduction de dimensions. La illustre schématiquement l’organisation des différentes étapes du procédé, avec une série d’étapes de traitement des données visant à réaliser une réduction de dimensions des données issues du signal acquis et une série de traitement inverses, permettant de comparer le signal acquis et un signal reconstruit. Le modèle de reconstruction P des composantes spectrales A’1, A’2, …, A’p du signal vibratoire V acquis est ainsi basé sur un apprentissage automatique du signal vibratoire V à partir d’un sous-ensemble de fenêtres temporelles acquises dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément 10 du train roulant 20 est exempt de défaut structurel. Le modèle de reconstruction P du signal vibratoire V acquis est obtenu par inversion du modèle M de réduction de dimensions. Le modèle de reconstruction peut ainsi être déterminé facilement à partir du modèle déjà constitué pour la réduction de dimensions des données acquises. Lorsque l’algorithme de réduction de dimensions de la matrice d’origine est de type analyse en composantes principales, l’étape de réduction de dimensions revient à projeter l’espace multidimensionnel formé par les données d’origine sur des directions principales d’un espace de dimension réduite. Pour cela, la matrice des données d’origine Y est décomposée en un produit de trois matrices de la forme B x C x D T , les matrices B et D étant des matrices orthogonales, donc inversibles. D T désigne la matrice transposée de D. La matrice D contient les vecteurs propres de la matrice de covariance de Y. La réduction de dimensions se fait en multipliant la matrice d’origine Y par une matrice de projection D’ contenant une sélection des colonnes de la matrice D correspondant aux plus grandes valeurs propres de Y. Pour obtenir la matrice D’, les différentes colonnes de la matrice D sont ordonnées par valeur décroissante, et seules les colonnes contenant les valeurs les plus élevées sont conservées. Le nombre de colonnes conservées correspond à la nouvelle dimension, réduite par rapport à la dimension d’origine. Plus le nombre de colonnes conservé est élevé, plus une proportion importante de la variance du signal est conservée. Une multiplication par l’inverse de la matrice D’ permet de faire la transformation inverse de la réduction de dimensions, c’est-à-dire la reconstruction des composantes spectrales du signal d’origine à partir des composantes spectrales réduites. L’étape (iv1) de réduction de dimensions et l’étape (iv2) de reconstruction des composantes spectrales sont réalisées par du calcul matriciel, c’est-à-dire de l’algèbre linéaire. Lorsque l’algorithme de réduction de dimensions est basé sur un réseau auto-encodeur, l’étape de reconstruction des composantes spectrales A’1, A’2, …, A’p du signal vibratoire V acquis est assuré par le passage de l’espace latent à la couche de sortie de l’auto-encodeur. Le réseau auto-encodeur assure à la fois l’étape (iv1) de réduction de dimensions des composantes spectrales ainsi que l’étape (iv2) de reconstruction des composantes spectrales. La illustre deux exemples de comparaison entre une suite de composantes spectrales du signal acquis et une suite reconstruite S’k de composantes spectrales A’1, A’2, …, A’p. La partie A correspond à une première fenêtre d’acquisition temporelle débutant à un instant a, la partie B correspond à une autre fenêtre d’acquisition temporelle débutant à un autre instant b. S a et S b désignent les composantes spectrales du signal V acquis, en trait noir. S’ a et S’ b désignent les composantes spectrales du signal reconstruit, en traits plus clairs. Pour chacune des deux fenêtres temporelles, on constate que le signal reconstruit est similaire au signal acquis, tout en étant plus lisse, c’est-à-dire moins bruité. Ceci est la conséquence de l’étape de réduction de dimensions, qui a permis de conserver l’essentiel de la variance des données. L’étape suivante du procédé consiste à comparer le signal vibratoire reconstruit et le signal vibratoire acquis initialement. Les composantes spectrales du signal acquis et les composantes spectrales reconstruites après la réduction de dimensions sont ainsi comparées. Pour cela, le procédé comprend une étape : - (iv3) Déterminer, pour chaque fenêtre temporelle W k , un écart E entre la suite S k de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V acquis et la suite reconstruite S’ k de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire V, et l’indicateur de défaut structurel I est basé sur l’écart E déterminé. En absence de défaut structurel, les composantes spectrales reconstruites du signal sont proches des composantes spectrales du signal initialement acquis. Un écart relativement plus important indique que le comportement du système mécanique s’écarte du comportement modélisé en l’absence de défaut, ce qui tend à indiquer la présence d’un défaut. Selon un mode de réalisation du procédé, l’écart E entre la suite S k de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V acquis et la suite reconstruite S’ k de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire V est déterminé pour l’ensemble des composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V. En d’autres termes, les composantes spectrales du signal sont reconstruites pour la totalité des fréquences spectrales, et l’écart entre le signal d’origine et le signal reconstruit est également déterminé en prenant en compte la totalité des fréquences spectrales, c’est-à-dire toute l’information fréquentielle du signal. Selon une variante du procédé, l’écart E entre la suite S k de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V acquis et la suite reconstruite S’ k de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire V est déterminé pour un sous-ensemble de composantes spectrales (Ai, …, Aj). Le sous-ensemble de composantes spectrales (Ai, …, Aj) est un sous-ensemble de la suite (S) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V acquis, comportant strictement moins d’éléments que l’ensemble complet de la suite S de composantes spectrales. Autrement dit, les composantes spectrales du signal sont aussi reconstruites pour la totalité des fréquences spectrales, mais l’écart entre le signal d’origine et le signal reconstruit est dans ce cas déterminé en prenant en compte seulement certaines plages de fréquences, qui sont sélectionnées. L’écart entre les composantes spectrales du signal d’origine et les composantes spectrales du signal reconstruit peut ainsi être quantifié seulement dans les plages de fréquence les plus favorables à la mise en évidence d’un défaut structurel. Par exemple, les plages de basse fréquence sont généralement plus adaptées pour identifier un défaut de type surcharge, ou diminution de l’efficacité de l’amortissement. Les plages de haute fréquence sont plus adaptées pour identifier de type fissure dans une lame d’un ressort à lames. L’écart entre le signal initialement acquis et le signal reconstruit peut être calculé selon différentes méthodes mathématiques. Par exemple, l’écart E déterminé est la distance euclidienne entre la suite S k de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire V acquis et la suite reconstruite S’ k de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire V. Par définition, la distance Euclidienne entre un vecteur X de composantes X 1 , …, X q et un vecteur Y de composantes (Y 1 , …, Y q ) est égale à la racine carrée de la somme, sur l’ensemble des composantes des vecteurs, des carrés des écarts entre les composantes X k et Y k des deux vecteurs X et Y. On a ainsi : A l’étape suivante, le seuil de détection Th est déterminé, ce seuil permettant de différencier un état exempt de défaut structurel et un état ou un défaut structurel est présent. Le procédé comprend ainsi une étape : - (iv4) Déterminer un seuil de détection Th, le seuil de détection Th étant égal à la valeur maximale de l’écart déterminé E pour un sous-ensemble de fenêtres temporelles acquises dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément 10 du train roulant 20 est exempt de défaut structurel. L’apprentissage réalisé dans les conditions de référence permet de définir le seuil de détection Th permettant d’établir la présence d’un défaut structurel. Le procédé peut ainsi être adapté automatiquement à n’importe quelle configuration mécanique. De plus, le seuil permettant de définir un défaut peut être remis à jour périodiquement en fur et à mesure de la collecte des données acquises dans des conditions de référence. La robustesse du procédé est ainsi améliorée. La présence d’un défaut est déterminée par comparaison entre l’écart E préalablement calculé et le seuil de défaut Th préalablement déterminé. Le procédé comprend ainsi une étape : - (iv5-a) si l’écart déterminé E est inférieur ou égal au seuil de détection Th, l’indicateur de défaut structurel I prend une première valeur I0 correspondant à une absence de défaut structurel, - (iv5-b) si l’écart déterminé E est supérieur au seuil de détection Th, l’indicateur de défaut structurel I prend une deuxième valeur I1 correspondant à une présence de défaut structurel. Un écart important entre le signal vibratoire V acquis et le signal vibratoire reconstruit V’ indique la présence d’un défaut structurel dans le système mécanique. Un faible écart indique que la réponse du système est conforme au comportement modélisé en absence de défaut. L’indicateur de défaut structurel I peut prendre des valeurs discrètes, une première valeur I0 correspondant à une absence de défaut structurel et une deuxième valeur I1 correspondant à une présence de défaut structurel. Plus précisément, l’indicateur de défaut structurel I prend ici des valeurs binaires. La illustre le comportement de la variable écart E pour un premier véhicule ne présentant pas de défaut et un deuxième véhicule présentant un défaut. Plus précisément, ; l’axe vertical représente l’écart E divisé par le seuil de détection Th. Chaque point de la figure correspond au traitement réalisé pour une fenêtre d’acquisition temporelle. La ligne horizontale en pointillés correspond donc à la limite entre la zone correspondant à une absence de défaut, au-dessous de cette ligne, et la zone correspondant à un défaut présent, au-dessus de la ligne. Les 75 premiers points de mesure correspondent à un fonctionnement dans les conditions de référence sans défaut. On peut remarquer que le point P 20 est le point utilisé pour la détermination du seuil de défaut, puisque ce point correspond à la valeur maximale en absence de défaut. La valeur E/Th vaut par définition 1 pour ce point de mesure. Dans la zone située au-dessous de la ligne horizontale pointillée, l’indicateur de défaut structurel est égal à 0. Les points de mesure à partir de 75 correspondent aux mesures faites sur un véhicule pour lequel un ressort à lames présentait un défaut structurel, sous la forme d’une fissure. Pour tous ces points de mesure la valeur du rapport E/Th est supérieure à 1, c’est-à-dire que l’écart E est supérieur à seuil de détection Th. L’indicateur de défaut structurel prend donc la valeur 1, indiquant la présence d’un défaut structurel. La zone située au-dessus de la ligne horizontale pointillée correspond à la zone dans laquelle un défaut structurel est détecté. Le but premier d’une détection de défaut structurel est de permettre à l’opérateur du véhicule ou à son gestionnaire de prendre des actions correctives. Il est ainsi préférable d’informer l’opérateur ou le gestionnaire lorsque le procédé proposé détecte la présence d’un défaut. Le procédé comprend ainsi une étape : - (v) émettre un signal d’alerte en réponse en fonction de l’indicateur de défaut structurel I. Le signal d’alerte émis permet de déclencher une analyse approfondie de l’organe du véhicule et d’anticiper une défaillance. Une alerte peut être émise dès qu’un évènement correspondant à une détection de défaut structurel est détecté. Il est aussi possible d’émettre une alerte uniquement si plusieurs évènements correspondant à un défaut sont détectés, afin de confirmer la présence du défaut. Le procédé peut ainsi comprendre les étapes : - (v1) déterminer une valeur moyenne Imoy de l’indicateur de défaut structurel I, - (v2) émettre un signal d’alerte si un écart entre la valeur moyenne déterminée Imoy et une valeur de référence est supérieur à un seuil prédéterminé Th2. Un changement de valeur isolé de l’indicateur de défaut structurel ne déclenche pas de signal d’alerte. Des changements de valeurs répétés déclenchent l’émission d’un signal d’alerte. Aucun signal d’alerte n’est émis lorsque la valeur moyenne déterminée Imoy est inférieure ou égale au seuil prédéterminé Th2. La valeur de référence est la valeur correspondant à une absence constante de défaut. Il peut être arbitrairement choisi qu’un état sans défaut correspond à la valeur 0 de l’indicateur I. Dans ce cas, un état avec défaut correspond à la valeur 1 de l’indicateur I. Une convention différente peut être choisie, c’est à dire qu’il peut aussi être arbitrairement choisi d’attribuer la valeur 1 à l’indicateur pour un fonctionnement sans défaut structurel, et la valeur 0 pour un fonctionnement avec défaut structurel. Le signal d’alerte peut être un code défaut mémorisé dans une unité électronique de contrôle. Selon une variante ou de manière complémentaire, le signal d’alerte peut être un allumage d’un voyant. Le voyant peut par exemple être visible sur le tableau de bord du véhicule. Selon une autre variante ou également de manière complémentaire, le signal d’alerte peut être un message envoyé à un gestionnaire du véhicule. La divulgation concerne également un dispositif de détection 50 de défaut structurel dans un élément 10 d’un train roulant 20 de véhicule terrestre 100, comportant : - au moins un accéléromètre 7, - un dispositif d’acquisition 8 du signal de l’accéléromètre 7, - une unité électronique de contrôle 15 configurée pour mettre en œuvre le procédé décrit précédemment. Un ou plusieurs dispositifs de détection 50 peuvent équiper un véhicule donné. Le nombre de dispositifs d’acquisition du signal dépend des capacités de ce dispositifs, ainsi que du nombre d’accéléromètres employés. Le nombre d’éléments à surveiller dans le cas d’un train est naturellement plus élevé que pour une camionnette comportant deux essieux. Selon un mode de réalisation du dispositif de détection 50, l’unité électronique de contrôle 15 est externe au véhicule 100, et le dispositif de détection 50 comprend un moyen de communication 9 configuré pour transmettre les acquisitions du signal de l’accéléromètre 7 à l’unité électronique de contrôle 15. En variante ou de manière complémentaire, le moyen de communication 9 peut être configuré pour transmettre les composantes spectrales du signal de l’accéléromètre 7 à l’unité électronique de contrôle 15. Les données acquises lors de la mesure du signal vibratoire sont ainsi envoyées vers un serveur distant de type « informatique en nuage ». Le véhicule comprend seulement l’équipement électronique permettant l’acquisition des données et leur transmission vers le ou les serveurs distants. Le traitement des données est réalisé par des moyens informatiques délocalisés par rapport au véhicule. L’instrumentation nécessaire au véhicule est ainsi limitée. Le nombre de véhicules sur lequel le procédé est mis en œuvre n’est pas limité. Le procédé peut ainsi être mis en œuvre sur une partie ou sur l’ensemble d’une flotte de véhicule. Les alertes peuvent par exemple être envoyées à un gestionnaire de la flotte de véhicules. Le gestionnaire peut ainsi organiser une intervention de contrôle sur chaque véhicule pour lequel un signal d’alerte a été émis, et si nécessaire une intervention de réparation. La surveillance peut continuer jusqu’au moment de la réalisation de l’intervention de réparation. Procédé de détermination d’un indicateur (I) de défaut structurel d’un élément (10) d’un train roulant (20) de véhicule terrestre (100), le procédé comprenant les étapes : (i) acquérir pendant une fenêtre temporelle (W) d’acquisition un signal vibratoire (V) associé à l’élément (10) du train roulant (20), (ii) déterminer une suite (S) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire (V) acquis pendant la fenêtre temporelle (W) d’acquisition, (iii) itérer les étapes (i) et (ii) pour un ensemble de fenêtres temporelles (W 1 , …, W n ) d’acquisition de façon à obtenir un ensemble de suites (S 1 , ..., S n ) de composantes spectrales du signal vibratoire (V), chaque suite (S k ) de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) correspondant à une fenêtre temporelle (W k ) d’acquisition, (iv) déterminer un indicateur (I) de défaut structurel de l’élément (10) du train roulant (20) à partir de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) de composantes spectrales du signal vibratoire (V) et à partir d’un modèle de détection mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique, dans lequel le défaut structurel est une fissure de l’élément (10) du train roulant (20), dans lequel l’élément (10) du train roulant (20) est un élément élastique de suspension du véhicule (100), dans lequel l’élément élastique de suspension (10) est un ressort à lames, disposé entre un essieu (1) du véhicule et un châssis (2) du véhicule. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le signal vibratoire (V) est un signal d’accélération d’un capteur d’accélération (7) disposé sur l’élément (10) du train roulant (20) du véhicule, ou disposé sur l’essieu (1), ou disposé sur le châssis (2) du véhicule (100). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le signal vibratoire (V) est échantillonné pendant chaque fenêtre temporelle (W) d’acquisition à une fréquence d’acquisition prédéterminée (Fa), le procédé comprenant une étape : (iii1) déterminer la vitesse d’avancement (C) du véhicule (100), (iii2) éliminer de l’ensemble des échantillons du signal vibratoire (V) des fenêtres temporelles (W 1 , …, W n ) d’acquisition les échantillons du signal vibratoire (V) des fenêtres temporelles correspondant à une vitesse d’avancement (C) du véhicule (100) inférieure à un seuil minimal prédéterminé (Cmin). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape (iv) de détermination d’un indicateur (I) de défaut structurel comprend une étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire (V), de façon à obtenir un ensemble de suites réduites (SR 1 , …, SR n ) de combinaisons de composantes spectrales du signal vibratoire (V), chaque suite réduite (SR k ) comportant un nombre de composantes spectrales inférieur au nombre p de composantes spectrales déterminées à l’étape (ii). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape (iv1) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) de composantes spectrales du signal vibratoire (V) met en œuvre un algorithme non supervisé de réductions de dimensions, l’algorithme non supervisé de réductions de dimensions générant un modèle (M) de réduction de dimensions. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le signal vibratoire (V) est échantillonné pendant chaque fenêtre temporelle (W) d’acquisition à une fréquence d’acquisition prédéterminée (Fa), et dans lequel le modèle (M) de réduction de dimensions de l’ensemble de suites (S 1 , …, S n ) de composantes spectrales du signal vibratoire (V) est obtenu par apprentissage automatique du signal vibratoire (V) à partir des échantillons du signal vibratoire (V) d’un sous-ensemble de fenêtres temporelles d’acquisition acquis dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément (10) du train roulant (20) est exempt de défaut structurel. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une étape : (iv2) déterminer, pour chaque fenêtre temporelle (W k ), une suite reconstruite (S’ k ) de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire (V) acquis pendant la fenêtre temporelle (W k ) à partir de la suite réduite (SR k ) de combinaisons de composantes spectrales et à partir d’un modèle de reconstruction (P) obtenu à partir du modèle (M) de réduction de dimensions. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le modèle de reconstruction (P) des composantes spectrales du signal vibratoire (V) acquis est obtenu par inversion du modèle (M) de réduction de dimensions. Procédé selon la revendication 7 ou 8, comprenant une étape : (iv3) Déterminer, pour chaque fenêtre temporelle (W k ), un écart (E) entre la suite (S k ) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire (V) acquis et la suite reconstruite (S’ k ) de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire (V), procédé dans lequel l’indicateur de défaut structurel (I) est basé sur l’écart (E) déterminé. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’écart (E) entre la suite (S k ) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire (V) acquis et la suite reconstruite (S’ k ) de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire (V) est déterminé pour un sous-ensemble de composantes spectrales (Ai, …, Aj). Procédé selon la revendication 9 ou 10, dans lequel l’écart (E) déterminé est la distance euclidienne entre la suite (S k ) de composantes spectrales (A1, A2, …, Ap) du signal vibratoire (V) acquis et la suite reconstruite (S’ k ) de composantes spectrales (A’1, A’2, …, A’p) du signal vibratoire (V). Procédé selon l’une des revendications 9 à 11, dans lequel le signal vibratoire (V) est échantillonné pendant chaque fenêtre temporelle (W) d’acquisition à une fréquence d’acquisition prédéterminée (Fa), le procédé comprenant les étapes : (iv4) Déterminer un seuil de détection (Th), le seuil de détection (Th) étant égal à la valeur maximale de l’écart déterminé (E) pour les échantillons du signal vibratoire (V) d’un sous-ensemble de fenêtres temporelles d’acquisition acquis dans des conditions de référence dans lesquelles l’élément (10) du train roulant (20) est exempt de défaut structurel, (iv5-a) si l’écart déterminé (E) est inférieur ou égal au seuil de détection (Th), l’indicateur de défaut structurel (I) prend une première valeur (I0) correspondant à une absence de défaut structurel, (iv5-b) si l’écart déterminé (E) est supérieur au seuil de détection (Th), l’indicateur de défaut structurel (I) prend une deuxième valeur (I1) correspondant à une présence de défaut structurel. Procédé selon la revendication précédente, comprenant les étapes : (v1) déterminer une valeur moyenne (Imoy) de l’indicateur de défaut structurel (I), (v2) émettre un signal d’alerte si un écart entre la valeur moyenne déterminée (Imoy) et une valeur de référence est supérieur à un seuil prédéterminé (Th2). Dispositif de détection (50) de défaut structurel dans un élément (10) d’un train roulant (20) de véhicule terrestre (100), comportant : - au moins un accéléromètre (7), - un dispositif d’acquisition (8) du signal de l’accéléromètre (7), - une unité électronique de contrôle (15) configurée pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’unité électronique de contrôle (15) est externe au véhicule (100), et dans lequel le dispositif de détection (50) comprend un moyen de communication (9) configuré pour transmettre les acquisitions ou les composantes spectrales du signal de l’accéléromètre (7) à l’unité électronique de contrôle (15).