FR2947335A1

FR2947335A1 - Systematic spectral monitoring method for e.g. jet engine of Boeing 737, has performing systematic statistical search of correlation between functional abnormality and frequential spectrum abnormality of any periodic phenomenon

Info

Publication number: FR2947335A1
Application number: FR0903140A
Authority: FR
Inventors: Mathieu Plachot
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2009-06-25
Filing date: 2009-06-25
Publication date: 2010-12-31

Abstract

The method involves performing systematic statistical search of a correlation between functional abnormality and frequential spectrum abnormality of any periodic phenomenon in real time. An extension is performed to mode spectrums. Vibrations of a medium and vibrations of an engine are analyzed using microphones and accelerometers. Health of the engine is judged in a permanent manner, and an alarm is activated if necessary. Preventive maintenance operations are triggered according to need.

Description

DESCRIPTION (TEXTE). 1û LA PROBLEMATIQUE. Mon grand-père, mécanicien de la Marine, pouvait dire, appliquant un bout de bois en guise de stéthoscope sur les culasses de son diesel Baudouin: je crois que la soupape d'échappement du cylindre n°5 a un peu trop de jeu . Je suis moi-même pilote, pour l'instant d'avions légers, et c'est toujours avec anxiété que je guette, de surcroît au cours d'une traversée maritime, toute modification du bruit de mon moteur... L'industrie applique scientifiquement ces méthodes intuitives dans le cadre de l' analyse vibratoire des machines tournantes . Je me suis interrogé sur l'information véhiculée par un signal sonore, et ai imaginé expérimentations et applications. Intuitivement, on perçoit que la quantité de cette information est considérable car fouie et la vue sont les sens les plus concernés par la vie de relation. L'analyse de l'information transmise par un son n'est pas intuitive, sauf s'il s'agit de parole ou de musique. Par contre, un spectre fréquentiel peut être représenté et comparé graphiquement. Ma recherche bibliographique m'a permis de me rendre compte que ces principes étaient déjà largement appliqués dans l'analyse et la surveillance vibratoire des machines tournantes, permettant en particulier la maintenance prévisionnelle. Je n'ai, par contre, trouvé que peu de références à la surveillance, en vol ou au sol, de moteurs d'avion, turbines ou à pistons. Mon idée est donc de doter de tels moteurs, de récepteurs de sons ou plus généralement de vibrations ou d'accéléromètres et d'analyser en temps réel les spectres sonores ainsi produits. DESCRIPTION (TEXT) THE PROBLEMATIC. My grandfather, a Marine mechanic, could say, applying a piece of wood as a stethoscope on the cylinder heads of his diesel Baudouin: I believe that the exhaust valve of the No. 5 cylinder has a little too much play. I am myself a pilot, for the moment light aircraft, and it is always with anxiety that I wait, moreover during a sea crossing, any modification of the noise of my engine ... The industry scientifically applies these intuitive methods in the context of vibratory analysis of rotating machines. I wondered about the information conveyed by a sound signal, and imagined experiments and applications. Intuitively, we perceive that the quantity of this information is considerable because fart and sight are the senses most concerned by the life of relationship. The analysis of the information transmitted by a sound is not intuitive, except in the case of speech or music. On the other hand, a frequency spectrum can be represented and compared graphically. My bibliographic research allowed me to realize that these principles were already widely applied in the analysis and the vibratory monitoring of the rotating machines, allowing in particular the forecasting maintenance. On the other hand, I found few references to the surveillance, in flight or on the ground, of aircraft engines, turbines or piston engines. My idea is to provide such engines, sound receivers or more generally vibrations or accelerometers and analyze in real time the sound spectra thus produced.

Le système informatique garderait en mémoire les spectres nominaux correspondant aux conditions d'utilisation. La simple soustraction du spectre de surveillance permettrait d'isoler l'anomalie spectrale et soit de déclencher une alarme, soit d'orienter vers un défaut répertoriée (bruit de roulement, variation de pression, balourd, anomalie d'une pale de turbine, problème d'alimentation, surchauffe). Je n'ai pas l'intention de réinventer l'analyse vibratoire. La puissance de mon concept réside dans sa généralité. Pas besoin d'étudier les phénomènes vibratoires dans le détail. Le principe est d'utiliser le spectre fréquentiel comme témoin global des défauts d'une machine tournante. Le principe est d'y corréler statistiquement, en temps réel ou en différé, tout défaut fonctionnel significatif constaté, par exemple une macro-panne, une pièce découverte endommagée lors de la révision, une alarme transmise par un capteur de surveillance. Ce concept permet, de plus, l'auto-apprentissage. Bien au-delà des machines tournantes, ce principe pourrait, d'ailleurs, être appliqué à la surveillance de tout phénomène périodique. Je l'ai appelé Surveillance Spectrale Systématique (S3). Le terme "systématique" pourrait être remplacé par "continue". The computer system would keep in memory the nominal spectra corresponding to the conditions of use. The simple subtraction of the monitoring spectrum would isolate the spectral anomaly and either trigger an alarm, or point to a listed fault (rolling noise, pressure variation, unbalance, anomaly of a turbine blade, problem power supply, overheating). I do not intend to reinvent the vibratory analysis. The power of my concept lies in its generality. No need to study vibratory phenomena in detail. The principle is to use the frequency spectrum as a global control of the defects of a rotating machine. The principle is to correlate there statistically, in real time or deferred, any significant functional defect found, for example a macro-breakdown, a discovered piece damaged during the revision, an alarm transmitted by a surveillance sensor. This concept allows, moreover, self-learning. Beyond the rotating machines, this principle could, moreover, be applied to the surveillance of any periodic phenomenon. I called it Systematic Spectral Monitoring (S3). The term "systematic" could be replaced by "continuous".

Il - OUTILS ET METHODE II-1 Caractéristiques d'un son Le son est une onde produite par la vibration mécanique d'un support fluide ou solide propagé grâce à l'élasticité du milieu environnant, sous forme d'ondes longitudinales. Dans l'air et par extension physiologique, le son désigne communément la sensation auditive à laquelle cette vibration donne naissance. Un son véhicule de l'information. Un bruit est un son qui ne contient pas de valeur informative. Un son est un signal qui est donc produit par un actionneur (cordes vocales, écouteurs, haut parleur, cristal d'une sonde d'échographie, sondeur, dispositif mécanique, turboréacteur, coeur, vent dans les branches ...). II est reçu par un capteur (microphone, accéléromètre, cristal d'une sonde d'échographie, interféromètre laser, oreille ...). I1-1-1 Son ou silence (1-0). Information binaire. (alarme par exemple) I1-1-2 Intensité En acoustique, l'intensité se mesure en décibels. C'est une grandeur sans dimension, logarithme du rapport entre grandeur caractéristique du son étudié et celle d'un son de référence. Cette échelle se rapproche de la sensation physiologique. Dans le système MKSA, l'intensité d'un son s'exprime en Wattlm2, mais c'est un piètre indicateur physiologique. 11.1.3 Fréquence et hauteur La bande passante d'un capteur et d'une chaine du son s'exprime en Hertz. Par exemple, l'oreille humaine peut percevoir et traiter des sons compris entre 16 Hertz et 20 kHz. Un microphone dynamique de qualité courante a globalement la même bande passante et est donc parfaitement adapté à l'acquisition physiologique. Ce n'est cependant qu'en laboratoire qu'un son traduit une fréquence pure, sinusoïdale. Dans la vraie vie, tous les sons sont complexes. Ils peuvent être périodiques ou non. Ainsi, le son d'une machine tournante est périodique, d'ordre 1 si l'évènement se reproduit à chaque tour, d'ordre n si c'est tous les n tours. L'analyse spectrale (ou harmonique) permet de tracer le spectre de fréquence F(f), obtenu en appliquant la transformée de Fourier TF à un signal fonction du temps S(t). De même, si on connaît le spectre de fréquence F(f), on peut retrouver le signal S(t) par la transformée de Fourier inverse TFI. Un spectre sonore contient donc toute l'information contenue dans un son puisqu'il permet de le reconstituer à l'identique. Le spectre d'un signal représente les différents sons purs (partiels) que contient un son. Dans le cas d'un signal stable comme une sirène, le spectre n'évolue pas au cours du temps. On peut considérer tout son comme la combinaison d'un ensemble de sons purs qui sont des sinusoïdes. Le timbre du son est une impression physiologique qui résulte de l'association des diverses harmoniques. Son appréciation nécessite une interprétation par le cerveau. 2 .2 L'interprétation d'un spectre sonore Je suis essentiellement taillé dans les neurones( !) Dans mon oreille interne, ma cochlée fonctionne comme un analyseur de spectres. Chaque cellule ciliée est spécifique d'une fréquence. Mon nerf acoustique, qui transmet l'information au cerveau fonctionne comme un bus multicanaux. Mon cerveau interprète les harmoniques décelées. II peut ainsi comprendre les phonèmes du langage vocal, apprécier le caractère douloureux ou agréable du son d'un instrument, s'éveiller lors d'un signal d'alarme, comme, par exemple, un changement inattendu dans le bruit du moteur de mon avion... C'est l'association des harmoniques qui entraine cette sensation physiologique. Un ordinateur, lui taillé dans le silicium, doit, tout d'abord, digitaliser ce signal, en respectant le théorème de Shannon, qui énonce que, pour ne pas perdre d'information, la fréquence d'échantillonnage doit être au moins égale au double de la fréquence maximale contenue dans ce signal. Pour tracer le spectre, il utilise habituellement une transformée de Fourier rapide (FFT) qui est un algorithme de calcul de la transformée de Fourier discrète (TFD). Le temps de calcul de l'algorithme rapide est bien plus court qu'avec la formule de définition. II est utilisé, par exemple en traitement numérique du signal, pour transformer des données discrètes du domaine temporel dans le domaine fréquentiel, en particulier dans les analyseurs de spectre II - TOOLS AND METHOD II-1 Characteristics of a sound Sound is a wave produced by the mechanical vibration of a fluid or solid medium propagated by the elasticity of the surrounding medium, in the form of longitudinal waves. In the air and by physiological extension, sound commonly refers to the auditory sensation to which this vibration gives birth. A sound vehicle of information. A sound is a sound that does not contain any informative value. A sound is a signal that is produced by an actuator (vocal cords, earphones, speaker, crystal of an ultrasound probe, sonar, mechanical device, turbojet, heart, wind in the branches ...). It is received by a sensor (microphone, accelerometer, crystal of an ultrasound probe, laser interferometer, ear ...). I1-1-1 Sound or silence (1-0). Binary information. (alarm for example) I1-1-2 Intensity In acoustics, the intensity is measured in decibels. It is a dimensionless quantity, the logarithm of the relationship between the characteristic magnitude of the studied sound and that of a reference sound. This scale is close to the physiological sensation. In the MKSA system, the intensity of a sound is expressed in Wattlm2, but it is a poor physiological indicator. 11.1.3 Frequency and height The bandwidth of a sensor and a sound chain is expressed in Hertz. For example, the human ear can perceive and process sounds between 16 Hertz and 20 kHz. A dynamic microphone of current quality has generally the same bandwidth and is therefore perfectly adapted to the physiological acquisition. However, it is only in the laboratory that a sound expresses a pure, sinusoidal frequency. In real life, all sounds are complex. They can be periodic or not. Thus, the sound of a rotating machine is periodic, order 1 if the event is repeated every turn, of order n if it is all n turns. The spectral (or harmonic) analysis makes it possible to draw the frequency spectrum F (f), obtained by applying the Fourier transform TF to a signal function of the time S (t). Similarly, if we know the frequency spectrum F (f), we can find the signal S (t) by the inverse Fourier transform TFI. A sound spectrum therefore contains all the information contained in a sound since it makes it possible to reconstitute it identically. The spectrum of a signal represents the different pure (partial) sounds that a sound contains. In the case of a stable signal like a siren, the spectrum does not evolve over time. We can consider all sound as the combination of a set of pure sounds that are sinusoids. The timbre of sound is a physiological impression that results from the association of various harmonics. His appreciation requires interpretation by the brain. 2 .2 The interpretation of a sound spectrum I am essentially cut in neurons (!) In my inner ear, my cochlea works like a spectral analyzer. Each ciliated cell is specific for a frequency. My acoustic nerve, which transmits information to the brain works like a multichannel bus. My brain interprets the harmonics detected. He can thus understand the phonemes of the vocal language, appreciate the painful or pleasant nature of the sound of an instrument, wake up during an alarm signal, as, for example, an unexpected change in the noise of the motor of my airplane ... It is the combination of harmonics that brings about this physiological sensation. A computer, carved in silicon, must first digitize this signal, respecting Shannon's theorem, which states that, in order not to lose information, the sampling frequency must be at least equal to twice the maximum frequency contained in this signal. To draw the spectrum, it usually uses a Fast Fourier Transform (FFT) which is an algorithm for calculating the Discrete Fourier Transform (DFT). The calculation time of the fast algorithm is much shorter than with the definition formula. It is used, for example in digital signal processing, to transform discrete time domain data in the frequency domain, in particular in spectrum analyzers.

La TFD est définie par la formule suivante : 3 n-1 fi = xe k=O ta J ù 1. Evaluer ces sommes directement coute bien moins de calcul de sommes complexes avec la version rapide. La transformée de Fourrier inverse peut, de la même manière, être appliquée dans sa version rapide. Divers algorithmes, dont celui de Cooley-Tukey sont utilisés. III û LES ETAPES DE MON TRAVAIL III-1 L'acquisition L'acquisition des données sonores se fait par un transducteur, en l'occurrence en capteur. Ce capteur peut être : Soit un microphone : J'ai choisi d'utiliser un microphone électro-dynamique pour la transmission aérienne et un microphone à cristal (de guitare électrique...) pour la transmission solide. Ce transducteur transforme une variation de pression acoustique en variation de tension électrique. Ses caractéristiques le définissent : The DFT is defined by the following formula: ## EQU1 ## Evaluating these sums directly costs much less computation of complex sums with the fast version. The inverse Fourier transform can likewise be applied in its fast version. Various algorithms, including that of Cooley-Tukey are used. III - THE STAGES OF MY WORK III-1 The acquisition The acquisition of sound data is done by a transducer, in this case as a sensor. This sensor can be: Either a microphone: I chose to use an electro-dynamic microphone for overhead transmission and a crystal microphone (electric guitar ...) for solid transmission. This transducer transforms a variation of acoustic pressure into a variation of electrical voltage. Its characteristics define it:

o La bande passante : les fréquences limites entre lesquelles les valeurs de sensibilité ne s'éloignent pas de +/- 3dB. o La courbe de réponse en fréquence : variations, plus ou moins linéaires, de la sensibilité en fonction de la fréquence. o Bandwidth: the limit frequencies between which the sensitivity values do not deviate from +/- 3dB. o The frequency response curve: variations, more or less linear, of sensitivity as a function of frequency.

o La sensibilité : rapport entre la tension électrique de sortie et une pression incidente de 1 pascal, pour une fréquence de 1 kHz, le microphone étant chargé par une impédance de 1 kOhm. Elle s'exprime plus habituellement sous la forme d'un niveau en dB, par rapport à une référence de tension. Par exemple, si un pascal correspond à un niveau de 94 dB, une voix parlée à 1 mètre correspond à 74 dB, une pression 10 fois inférieure. o The sensitivity: ratio between the output voltage and an incident pressure of 1 pascal, for a frequency of 1 kHz, the microphone being charged by an impedance of 1 kOhm. It is usually expressed as a level in dB, relative to a voltage reference. For example, if a pascal corresponds to a level of 94 dB, a voice spoken at 1 meter corresponds to 74 dB, a pressure 10 times lower.

o Le niveau de bruit propre, conséquence de l'agitation thermique, de pré-amplification, de résistance de transformateur doit être le plus faible possible. o The noise level due to thermal agitation, pre-amplification and transformer resistance must be as low as possible.

o Le niveau maximum de pression admissible, au-delà duquel le capteur sature et donne une information tronquée. o The maximum permissible pressure level, beyond which the sensor saturates and gives a truncated information.

o Le rapport signal/bruit et la dynamique totale sont des facteurs de qualité essentiels d'un microphone. Un bruit trop important masque l'information. o Signal-to-noise ratio and total dynamics are essential quality factors of a microphone. Too much noise hides the information.

o La directivité, omnidirectionnelle ou cardioïde, en transmission aérienne. o Directivity, omnidirectional or cardioid, in aerial transmission.

o L'impédance de charge minimale, afin d'adapter celle de sortie du capteur, avec celle d'entrée de la chaine d'amplification. o The minimum load impedance, in order to adapt the output of the sensor, with that of the input of the amplification chain.

J'ai choisi d'utiliser un microphone dynamique à bobine mobile pour la transmission aérienne (Impédance 200 Ohms, bande passante de 100 à 16000 Hz). Le capteur de contact était un microphone piezo-électrique, utilisant une pastille de céramique, d'impédance propre plus élevée (2 000 Ohms). I chose to use a dynamic voice coil microphone for overhead transmission (Impedance 200 Ohms, Bandwidth 100 to 16000 Hz). The contact sensor was a piezoelectric microphone, using a ceramic chip, with a higher clean impedance (2000 ohms).

-Soit des accéléromètres qui traduisent les accélérations dues aux déplacements de la structure du capteur, souvent également basés sur la piézo-électricité. Je me suis procuré une platine d'accélérométrie, pour une phase ultérieure de mon travail. S'agissant d'un avion, 2 seront nécessaires, pour soustraire les accélérations dues aux mouvements propres de la plate forme. -Either accelerometers that translate accelerations due to displacements of the sensor structure, often also based on piezoelectricity. I bought a platinum accelerometer for a later phase of my work. In the case of an airplane, 2 will be necessary to subtract the accelerations due to the own movements of the platform.

La chaîne du son : The sound chain:

La carte son d'un micro-ordinateur (en fait maintenant intégrée au chipset de la carte mère) permet soit de fournir l'information analogique à un logiciel, soit de reproduire le son au travers d'un étage amplificateur de sortie. Ce type de carte réalise une adaptation automatique de l'impédance d'entrée à celle du capteur. On peut l'attaquer directement avec un transducteur piézo. L'analyseur spectral : Le logiciel libre AUDACITY, développé sous LINUX, permet d'acquérir (de digitaliser), de traiter et de reproduire les sons. Sa fonction d'analyse spectrale utilise les transformés de Fourier rapides (FFT). Pour un son capté, il permet d'afficher l'enveloppe sonore estimée soit en décibels, soit en pression sonore, le spectre sonore, obtenu par FFT, soit sous forme linéaire, soit sous forme semi-logarithmique (option intéressante car elle augmente la définition pour l'analyse des fréquences basses). Il permet également de tracer le journal de spectre, affichant les spectres successivement échantillonnés. Chaque son correspond ainsi à un spectre de fréquence. Dans ce travail, l'interprétation se fait par comparaison visuelle au spectre nominal de référence. Une extension logicielle simple, par exemple basée sur une routine en C, permettrait, par simple soustraction, une comparaison automatique de ce spectre au spectre de référence. Le logiciel AUDACITY permet, outre le traitement, le stockage et la représentation des données sous forme de fichier.aup (audacity project). Les projets associés à mes expérimentations comportent une piste forme d'onde , une autre journal de spectre en coordonnées naturelles, une troisième journal de spectre en coordonnées semi-logarithmiques. En principe, l'échantillonnage se fait à 96500 Hz, bien au-delà des exigences de Shannon. Les spectres sont construits jusque 30000 Hz, bien au-delà de la bande passante des capteurs. Pour chaque situation, j'ai fait une acquisition solide, avec le micro contact et une autre aérienne, avec le micro standard. II s'avère que ce dernier mode est bien plus pauvre dans les hautes fréquences. III-2- L'utilisation. Mon postulat : Mon postulat de base est que toute modification mécanique significative d'une machine tournante, par exemple apparition d'un balourd, bruit de roulement, de palier, d'engrenage, rupture d'une aube de turbine, en modifiera le son. Sauf pour mon grand père, s'agissant de son diesel, l'oreille humaine est, le plus souvent, impuissante à détecter puis à interpréter cette variation. Par contre, l'analyse spectrale le permet, en comparant le son instantané au son nominal. Or, un spectre contient toute l'information contenue dans un son, puisqu'il permet de le reconstituer à l'identique. II est facile, par simple soustraction de comparer deux spectres, donc d'en isoler les variations et d'en tirer les conclusions. La sortie pourra se faire binairement, dans le cadre d'indicateurs de surveillance (en introduisant un seuil, un défaut déclenchera une alarme), ou sous forme d'indicateurs de diagnostic (recherchant des fréquences spécifiques de la cause du défaut). II sera, ici, nécessaire ici d'avoir recours à l'analyse statistique. Mon application Je n'ai pas l'intention de réinventer l'analyse vibratoire ni la surveillance spectrale. Je n'ai pas la prétention d'expliquer le pourquoi de telle variation fréquentielle lors de la survenue d'une anomalie fonctionnelle. Il me suffira de constater cette variation fréquentielle et de la corréler à une modification, constatée ou provoquée, des paramètres nominaux de fonctionnement ou à une anomalie structurelle de la machine tournante. Il s'agira, en fait, d'établir une corrélation entre une fréquence variable quantitative (ou, plus exactement, semi-quantitative), la fréquence modifiée et une autre qualitative, le défaut en cause. Le test de corrélation reste à choisir. La variable quantitative sera, par définition, une modification du spectre fréquentiel, caractérisée par une ou plusieurs fréquences discrètes dont on recherchera la corrélation à un événement donné. La variation de l'intensité sonore sera comparée à un seuil. Dans une autre vie, on pourra étudier non plus le spectre fréquentiel, mais le spectre d'ordres. Le principe de l'analyse d'ordre est que certaines émissions de bruit, générées selon l'angle de rotation, se répètent aprés chaque tour. Les fréquences, correspondant au régime du moteur ou à ses multiples, entiers ou fractionnaires, sont appelées ordres . Le spectre d'ordres véhicule donc une information différente, qui méritera d'être étudiée. Les variables qualitatives peuvent être multiples, par exemple : - Lors d'un démontage pour maintenance, constatation du balourd d'un rotor; rupture d'une ailette de turbine, déformation structurelle du réacteur, friction ou jeu dans un roulement, phénomènes de résonnance. - En vol, en temps réel, informations provenant des multiples capteurs dont sont bardés les turbines d'aviation : pression, débits d'air ou de carburant, températures, déformations... Les utilisations potentielles sont multiples : - Maintenance prévisionnelle des turbomachines. - Intégration aux FADECS pour vérifier l'absence d'anomalie lors des essais moteurs pré-vol. - Surveillance en vol et en temps réel. - Actionnement d'alarmes de nature différente des alarmes conventionnelles et potentiellement plus précoces, offrant ainsi la possibilité d'une action préventive. - Optimisation des paramètres de consommation et de nuisances sonores. - Grâce à l'évolution asymptotique des capacités des mémoires de masse, collationnement et enregistrement permanent de tous les spectres sonores ("boîte noire" du moteur). Les critiques entendues : - La principale est que le son d'une machine tournante se modifie au cours de sa vie, même en l'absence de défaut ponctuel. Usure, survenue inéluctable de petits déséquilibres, déformations progressives sont le lot de tous les systèmes mécaniques. Dans ces conditions, à quel spectre nominal se comparer? La solution est, en surveillance, de ne pas utiliser comme étalon le spectre obtenu lors de l'inauguration de la machine, mais une moyenne de tous ceux enregistrés durant toute sa vie, en l'absence de macro-événement. De cette manière, les variations ponctuelles non caractéristiques seront lissées ainsi que les modifications progressives liées à l'âge... Rien n'empêche, d'ailleurs, d'effectuer périodiquement, par exemple lors des visites, des comparaisons aux spectres nominaux initiaux. Ce serait ainsi un témoin, évolutif, de l'usure. - Les turbines d'aviation sont déjà pourvues de multiples capteurs et alarmes, et en ajouter d'autres serait une redondance sans intérêt. Sauf que le principe est ici original et qu'on peut espérer des avertissements différents et potentiellement plus précoces. De plus, l'installation matérielle est remarquablement simple et économique : quelques micros ou accéléromètres, un microprocesseur, une mémoire de masse, un logiciel d'analyse spectrale et un autre d'analyse statistique. - Toute anomalie d'un réacteur, par exemple d'un roulement, entraine systématiquement une macro-panne dont on est forcément prévenu, parfois violemment. Mais le pararnétrage possible du seuil d'alarme permet d'en augmenter la finesse, jusqu'à approcher la maintenance préventive. - Tous les spectres présentés se ressemblent, certes. En effet la machine fonctionnant, on peut s'attendre à ce que leur allure générale soit proche. La détection se fait à un niveau plus fin, pic ou à un creux de fréquence bien pointu. IV û MES EXPERIMENTATIONS. J'ai acquis et analysé divers types de son provenant de machines tournantes, transmis par voie aérienne, puis par voie solide. J'ai constaté que les spectres obtenus par voie solide intégraient dans une bande passante plus large, probablement en raison de l'amortissement dû à la transmission aérienne. The sound card of a microcomputer (in fact now integrated into the chipset of the motherboard) allows either to provide the analog information to software, or to reproduce the sound through an output amplifier stage. This type of card automatically adapts the input impedance to that of the sensor. It can be attacked directly with a piezo transducer. The spectral analyzer: The free software AUDACITY, developed under LINUX, makes it possible to acquire (to digitize), to treat and to reproduce the sounds. Its spectral analysis function uses fast Fourier transforms (FFTs). For a captured sound, it allows to display the estimated sound envelope either in decibels or in sound pressure, the sound spectrum, obtained by FFT, either in linear form or semi-logarithmic form (interesting option because it increases the definition for low frequency analysis). It also makes it possible to draw the spectrum log, displaying the spectra successively sampled. Each sound corresponds to a frequency spectrum. In this work, the interpretation is done by visual comparison with the nominal reference spectrum. A simple software extension, for example based on a routine in C, would allow, by simple subtraction, an automatic comparison of this spectrum to the reference spectrum. The AUDACITY software allows, besides the processing, the storage and the representation of the data in the form of file.aup (audacity project). The projects associated with my experiments include a waveform track, another natural coordinate spectrum log, and a third log in semi-logarithmic coordinates. In principle, sampling is at 96,500 Hz, well beyond Shannon's requirements. The spectra are built up to 30000 Hz, well beyond the bandwidth of the sensors. For each situation, I made a solid acquisition, with the micro contact and another aerial, with the standard microphone. It turns out that the latter mode is much poorer in high frequencies. III-2- Use. My premise: My basic postulate is that any significant mechanical modification of a rotating machine, for example the appearance of an unbalance, rolling noise, bearing, gear, rupture of a turbine blade, will modify its sound. . Except for my grandfather, when it comes to diesel, the human ear is, most often, unable to detect and interpret this variation. On the other hand, the spectral analysis allows it, by comparing the instantaneous sound with the nominal sound. Now, a spectrum contains all the information contained in a sound, since it makes it possible to reconstitute it identically. It is easy, by simple subtraction, to compare two spectra, thus to isolate their variations and to draw the conclusions. The output can be done binary, in the context of monitoring indicators (by introducing a threshold, a fault will trigger an alarm), or in the form of diagnostic indicators (seeking specific frequencies of the cause of the fault). Here it will be necessary here to resort to statistical analysis. My application I do not intend to reinvent vibration analysis or spectral monitoring. I do not pretend to explain why such frequency variation occurs when a functional anomaly occurs. It will be enough for me to note this frequency variation and to correlate it with a modification, observed or provoked, of the nominal parameters of operation or with a structural anomaly of the rotating machine. In fact, it will be a question of establishing a correlation between a variable variable frequency (or, more exactly, semi-quantitative), the modified frequency and another qualitative one, the defect in question. The correlation test remains to be chosen. The quantitative variable will be, by definition, a modification of the frequency spectrum, characterized by one or more discrete frequencies whose correlation will be sought for a given event. The variation of the loudness will be compared to a threshold. In another life, we can not study the frequency spectrum, but the spectrum of orders. The principle of the order analysis is that some noise emissions, generated according to the angle of rotation, are repeated after each turn. Frequencies, corresponding to the engine speed or its multiples, integer or fractional, are called orders. The spectrum of orders thus conveys a different information, which deserves to be studied. The qualitative variables can be multiple, for example: - During disassembly for maintenance, finding unbalance of a rotor; rupture of a turbine blade, structural deformation of the reactor, friction or play in a bearing, resonance phenomena. - In flight, in real time, information coming from the multiple sensors of which are bardé the aviation turbines: pressure, flow of air or fuel, temperatures, deformations ... The potential uses are multiple: - Forecast maintenance of turbomachines. - Integration with FADECS to check the absence of anomalies during pre-flight engine tests. - Monitoring in flight and in real time. - Activation of alarms of a different nature from conventional and potentially earlier alarms, thus offering the possibility of preventive action. - Optimization of consumption parameters and noise pollution. - Thanks to the asymptotic evolution of the capacities of the mass memories, collation and permanent recording of all the sound spectra ("black box" of the engine). The critics heard: - The main thing is that the sound of a rotating machine changes during its life, even in the absence of a punctual defect. Wear, inevitable occurrence of small imbalances, progressive deformations are the lot of all mechanical systems. Under these conditions, which nominal spectrum can be compared? The solution is, under surveillance, not to use as standard the spectrum obtained at the inauguration of the machine, but an average of all those recorded throughout his life, in the absence of macro-event. In this way, the non-characteristic point variations will be smoothed as well as the progressive changes related to the age ... Nothing prevents, moreover, to carry out periodically, for example during the visits, comparisons with the initial nominal spectra. . This would be a witness, evolutionary, of usury. - Aviation turbines are already equipped with multiple sensors and alarms, and adding others would be redundant without interest. Except that the principle here is original and that one can expect different and potentially earlier warnings. In addition, the hardware installation is remarkably simple and economical: a few microphones or accelerometers, a microprocessor, a mass memory, a spectral analysis software and another statistical analysis. - Any anomaly of a reactor, for example a bearing, systematically causes a macro-failure which we are necessarily prevented, sometimes violently. But the possible pararnisation of the alarm threshold makes it possible to increase the smoothness, until approaching the preventive maintenance. - All the spectra presented are alike, certainly. Indeed working machine, we can expect that their general appearance is close. Detection is at a finer level, peak or at a very sharp frequency. IV - MY EXPERIMENTS. I acquired and analyzed various types of sound coming from rotating machines, transmitted by air, then by solid way. I found that solid spectra were integrated in a wider bandwidth, probably because of the damping due to airborne transmission.

IV -1 Le son du moteur de ma motocyclette Yamaha Virago. 4 cyl, 535 cc, 32 cv à 4700 rpm. Pour adapter le micro contact, j'ai fixé une patte au moteur, entre les deux cylindres. IV -1 The sound of the engine of my Yamaha Virago motorcycle. 4 cyl, 535 cc, 32 hp at 4700 rpm. To adapt the micro contact, I fixed a tab to the engine, between the two cylinders.

IV û 2 Le son d'un moteur diesel 4 cylindres d'une automobile Xantia. 1,91. de cylindrée, turbocompressé, 77cv. à 5200 rpm, 400 000 km ! Intéressant car la mise en route de la pompe hydraulique permet de simuler une panne. On constate que le spectre se modifie surtout vers les hautes fréquences. IV - 2 The sound of a 4-cylinder diesel engine from a Xantia automobile. 1.91. engine displacement, turbocharged, 77hp. at 5200 rpm, 400 000 km! Interesting because the start of the hydraulic pump can simulate a failure. It is noted that the spectrum is modified mainly towards the high frequencies.

IV û 3 Le son du turbo-réacteur d'un Boeing 737. IV - 3 The sound of a Boeing 737 turbojet.

Dans un but documentaire, car il s'est avéré difficile d'accéder au réacteur d'un liner tournant.... Téléchargé dans une banque de sons Internet. For documentary purposes, because it has proved difficult to access the reactor of a rotating liner .... Downloaded from an Internet sound bank.

IV û 4 Le son du moteur à explosions Lycoming 0235 de 120cv du DR400 F-GSUR. Avion de mon aéro-club. Quatre cylindres à plat, atmosphérique, à carburateur et double allumage, tournant nominalement à 2500 rpm. Le micro-pince piezo était placé sur une patte de fixation du groupe, le micro dynamique en avant de l'hélice. J'ai ainsi comparé les spectres en transmission solide et en transmission aérienne, et constaté qu'ils étaient, dans ce dernier cas, largement amortis vers les hautes fréquences. J'ai réalisé la séquence des actions vitales, en particulier la sélection des magnétos et l'essai de la réchauffe carburateur. IV - 4 The sound of the Lycoming 0235 120cv explosion engine of the DR400 F-GSUR. Airplane of my flying club. Four-cylinder flat, atmospheric, carburettor and dual ignition, nominally running at 2500 rpm. The piezo micro-clamp was placed on a bracket of the group, the dynamic microphone in front of the propeller. I compared the spectra in solid transmission and airborne, and found that they were, in the latter case, largely amortized to high frequencies. I realized the sequence of the vital actions, in particular the selection of the magnetos and the test of the carburettor heat.

V- 5 Le son du moteur diesel Thielert TAE-125-01, d'un DR 400 EcoFlyer .. 4 temps, 4 cylindres en ligne, à refroidissement liquide, common-rail atmosphérique, il développe 135cv. à 4300 rpm. Il entraine l'hélice, à pas variable automatique MT Propeller, à travers un réducteur. Il dispose d'un FADEC, acronyme anglais de Full Authority Digital Engine Control, qui désigne un régulateur numérique de moteur à pleine autorité pour moteur d'aéronef. Ce système repose sur un calculateur s'interfaçant entre le cockpit et le moteur d'aéronef. Il réalise de manière autonome les actions vitales, y compris les régulations de l'hélice. Curieusement, j'observe un trou en deçà de 1000Hz. Peut-être l'amortissement du à la cabine car il s'agit d'une prise de son d'ambiance. IV û 6 Le son de la turbine Arriel-1B de 641cv. d'un hélicoptère Ecureuil AS.35OBA. Grâce à l'encadrement et au personnel de l'escadron héliporté de Gendarmerie de l'aéroport d'AMIENS, j'ai pu accéder à cette machine (d'ailleurs lors de son premier run-in après un changement de turbine) et adapter mon micro piezo à une patte de fixation. Les essais ont été menés jusqu'au régime nominal de 43000 rpm. V- 5 The sound of the Thielert TAE-125-01 diesel engine, a DR 400 EcoFlyer .. 4-stroke, 4-cylinder in-line, liquid-cooled, atmospheric common-rail, it develops 135hp. at 4300 rpm. It drives the propeller, with variable pitch automatic MT Propeller, through a reducer. It has a FADEC, the acronym for Full Authority Digital Engine Control, which refers to a full authority digital engine controller for an aircraft engine. This system is based on a calculator interfacing between the cockpit and the aircraft engine. It autonomously realizes the vital actions, including the controls of the propeller. Curiously, I observe a hole below 1000Hz. Maybe the damping of the cabin because it is a sound of ambience. IV - 6 The sound of the 641cv Arriel-1B turbine. a helicopter Ecureuil AS.35OBA. Thanks to the staff and the staff of the helicopter squadron of Gendarmerie at AMIENS airport, I was able to access this machine (also during its first run-in after a change of turbine) and adapt my piezo microphone to a bracket. The tests were conducted up to the rated speed of 43000 rpm.

IV-7- Le son du pulsoréacteur valveless de Charles . Mon frère Charles, qui a intégré SUPAERO, a, aux concours 2008, présenté un TIPE expérimentant un pulsoréacteur sans valve. C'est le plus bruyant de tous les moteurs, de surcroît au rendement déplorable. Mais il prépare la transition vers le moteur à détonations pulsées, dans lequel les explosions subsoniques seront remplacées par des détonations supersoniques. Ce concept, développé à l'ESMA, semble prometteur pour la phase atmosphérique des lanceurs spatiaux. J'ai exploité, bien qu'il ne s'agisse pas d'une machine tournante, au plan spectral, les séquences sonores qu'il avait enregistrées. Le pulso fonctionne à 240 Hz et fait le bruit d'un moteur de moto tournant à 14400rpm. IV-7- The sound of Charles's valveless pulsoreactor. My brother Charles, who has integrated SUPAERO, has, at the 2008 competitions, presented a TIPE experimenting with a pulsoreactor without valve. It is the noisiest of all engines, in addition to deplorable performance. But it is preparing the transition to the pulsed detonation engine, in which the subsonic explosions will be replaced by supersonic detonations. This concept, developed at ESMA, seems promising for the atmospheric phase of space launchers. I exploited, although it is not a spinning machine, the spectral plane, the sound sequences he had recorded. The pulso operates at 240 Hz and makes the sound of a motorcycle engine running at 14400rpm.

V- MON PROJET EXPERIMENTAL. La prochaine étape sera d'équiper la turbine d'un aéronef de deux ou trois micros et d'une platine d'accélérométrie. S'agissant d'une intervention extérieure au moteur, je pense obtenir l'autorisation d'équiper la Pratt et Withney de 680 cv. du Pilatus Turbo-Porter du club de parachutisme voisin (utilisation idéale car les conditions d'utilisation et les contraintes thermiques varient constamment). Mon PC portable traitera en TFT, en temps réel et en parallèle ces divers canaux, archivera les spectres, les moyennera et comparera l'actuel au moyen. Le logiciel sera, à priori, développé sous LINUX et comportera des routines C++. Je sais pouvoir compter sur mes amis LINUXIENS de I'EPPLUG (les Eleveurs de Pingouins Picards...) pour m'aider dans la programmation. Je me suis procuré un DAQ (Digital Acquisition Hardware) USB-6009 de National Instruments, qui comporte 10 voies analogiques et 12 voies digitales et se connecte au port USB d'un PC portable. Des amplificateurs seront probablement nécessaires pour connecter des capteurs piezo. V- MY EXPERIMENTAL PROJECT. The next step will be to equip the turbine with an aircraft with two or three microphones and an accelerometer plate. As for an outside intervention to the engine, I think to obtain the authorization to equip Pratt and Withney with 680 hp. Pilatus Turbo-Porter from the nearby skydiving club (ideal use as conditions of use and thermal stresses vary constantly). My laptop will process in TFT, in real time and in parallel these various channels, archive the spectra, average and compare the current with the average. The software will, in principle, be developed under LINUX and will include C ++ routines. I know to be able to count on my LINUXIANS friends of the EPPLUG (the Penguin breeders Picards ...) to help me in the programming. I purchased a National Instruments USB-6009 Digital Acquisition Hardware (DAQ), which has 10 analog and 12 digital channels and connects to a USB port on a laptop. Amplifiers will probably be needed to connect piezo sensors.

LABVIEW 8.6 (student edition), associé à SignalExpress, dont je dispose également, permet de tracer, par FFT, des spectres fréquentiels en utilisant les instruments virtuels FFT Power Spectrum.vi" et "FFT spectrum (Mag-phase).vi . II permet également de réaliser additions, soustractions ou moyennes de spectres, donc d'en isoler ou d'en lisser les anomalies. LABVIEW 8.6 (student edition), associated with SignalExpress, which I also have, makes it possible to draw, by FFT, frequency spectrums using the virtual instruments FFT Power Spectrum.vi "and" FFT spectrum (Mag-phase) .vi. It also makes it possible to add additions, subtractions or averages of spectra, thus to isolate or smooth out the anomalies.

J'ai acquis, auprès de Sure-Electronics (Nanjin, Chine), une platine d'accélèromètrie 3-Axes MMA7260, réalisant ses acquisitions selon x, y ou z. L'expérience dira si la différenciation de ces 3 axes présente l'intérêt qu'intuitivement on subodore. I acquired, from Sure-Electronics (Nanjin, China), a MMA7260 3-Axis accelerometric stage, realizing its acquisitions according to x, y or z. The experiment will say if the differentiation of these 3 axes presents the interest that intuitively one is subodorous.

Mon ordinateur portable Intel core2 duo , 4Go de RAM, 250Go de disque, associé à un disque externe de 1To s'avère largement assez puissant pour l'analyse spectrale en temps réel et le stockage de la masse de données générées. My Intel core2 duo laptop, 4GB of RAM, 250GB of disk, combined with a 1TB external drive is proving to be quite powerful enough for real-time spectral analysis and storage of the mass of data generated.

Cette installation devrait me permettre de valider le concept original de Surveillance Spectrale Systématique . (S3). This installation should allow me to validate the original concept of Systematic Spectral Monitoring. (S3).

LA 3S DANS LA VRAIE VIE. THE 3S IN THE REAL LIFE.

L'application industrielle 3S sera intégrée au FADEC (Full Authority Digital Engine Control) de l'aéronef. La banque de données suivra le moteur depuis son bum-in initial et s'enrichira au fur et à mesure. Les informations sonores ou inertielles seront digitalisées avec un échantillonnage adéquat, à priori de l'ordre de la seconde. Ces informations devront être recueillies et indexées en fonction des conditions de l'instant : régime de rotation, température, pression atmosphérique, charge de la turbine... La plate-forme informatique, probablement en technologie RISC, élaborera, en temps réel, les spectres, fréquentiels et d'ordre, et les moyennera, afin d'intégrer l'usure. Le logiciel pratiquera l'auto-apprentissage et s'enrichira au fil du temps. The 3S industrial application will be integrated into the FADEC (Full Authority Digital Engine Control) of the aircraft. The database will follow the engine since its initial bum-in and will be enriched as and when. The sound or inertial information will be digitized with an adequate sampling, a priori of the order of one second. This information will have to be collected and indexed according to the conditions of the moment: rotational speed, temperature, atmospheric pressure, turbine load ... The computer platform, probably in RISC technology, will develop, in real time, the spectrum, frequency and order, and will average them, in order to incorporate wear. The software will practice self-learning and will grow rich over time.

Ce spectre moyen sera soustrait du spectre instantané, fournissant ainsi directement les pics ou gaps fréquentiels. L'étape suivante sera de déterminer si ces variations sont significatives et méritent d'être retenues. Cela passera par la définition d'un seuil de significativité, à la fois par l'expérience et par l'analyse statistique. Ces événements significatifs pourront déclencher une alarme, dont l'origine et l'opportunité seront appréciées par l'équipage (un seuil bien défini évitera les avertissements itératifs intempestifs). Surtout, ils seront enregistrés et comparés, d'une part, en temps réel avec les incidents notés et, les informations des capteurs classiques, d'autre part, en différé avec les anomalies constatées lors de opérations de maintenance ultérieures. Ces informations, spécifiques au moteur en cause, pourront être éventuellement étendues à ses frères jumeaux, voire aux autres membres de sa famille. Les essais moteurs avant décollage sont également monitorés par le FADEC. Dans la mesure où ils sont stéréotypés et reproductibles, on pourra comparer non plus le spectre mais le journal de spectre au nominal. Ce journal de spectre, tracé par Audacity, est l'enregistrement, sur un temps donné, des spectres successifs, avec un échantillonnage qui reste à définir. On jugera ainsi, automatiquement, juste avant le lâcher des freins, de l'état de santé global du réacteur. A côté de ce moyennage, on conservera tel quels un certain nombre de spectres, obtenus à la mise en service du moteur, puis au cours des grands événements de sa vie (révisions par exemple). On aura ainsi, pour la maintenance, un indicateur comparant sa situation actuelle à celle de sa naissance, puis à ses divers âges... Ce concept de Surveillance Spectrale Systématique, s'il est validé, aura pour principales qualité de ne pas être redondant avec les techniques de surveillance classiques et d'apporter une information originale. L'expérience dira si, comme je le pense, il peut contribuer à améliorer la sécurité et à simplifier la maintenance. L'investissement matériel sera, en tous cas, très faible. Il pourra être étendu à la surveillance d'autres machines tournantes, moteurs divers, machines-outils, éoliennes, voire à celle d'autres phénomènes périodiques, cours de bourse ou bruits du coeur par exemple. V- Conclusions et perspectives. Bien plus que sur un système physique figé, mon idée repose sur la détection et la surveillance attentive d'une anomalie quelconque, indépendante, non caractéristique, même sans conséquence apparente. This average spectrum will be subtracted from the instantaneous spectrum, thus directly providing the frequency peaks or gaps. The next step will be to determine whether these variations are significant and worthy of consideration. This will involve defining a threshold of significance, both by experience and by statistical analysis. These significant events may trigger an alarm, the origin and timing of which will be appreciated by the crew (a well-defined threshold will avoid unwanted iterative warnings). Above all, they will be recorded and compared, on the one hand, in real time with the incidents noted and the information of conventional sensors, on the other hand, in deferred with the anomalies noted during subsequent maintenance operations. This information, specific to the engine in question, may be extended to his twin brothers, or even to other members of his family. Engine tests before take-off are also monitored by the FADEC. As long as they are stereotyped and reproducible, we can no longer compare the spectrum but the spectrum log to the nominal. This spectrum log, drawn by Audacity, is the recording, over a given time, of successive spectra, with a sampling that remains to be defined. It will be judged, automatically, just before releasing the brakes, the overall health of the reactor. Beside this averaging, we will keep a certain number of spectra, obtained at the commissioning of the engine, then during the great events of his life (revisions for example). We will have, for the maintenance, an indicator comparing its current situation to that of its birth, then to its various ages ... This concept of Systematic Spectral Surveillance, if validated, will have for main quality not to be redundant with traditional surveillance techniques and bring original information. Experience will tell if, as I think, it can help improve safety and simplify maintenance. In any case, the material investment will be very small. It can be extended to the surveillance of other rotating machines, various engines, machine tools, wind turbines, or even that of other periodic phenomena, stock market or heart noise for example. V- Conclusions and perspectives. Much more than a fixed physical system, my idea lies in the detection and careful monitoring of any anomaly, independent, uncharacteristic, even without apparent consequence.

Le principe fondamental est donc d'objectiver une variation, instantanée, s'agissant de surveillance ou progressive, s'agissant de maintenance, dans le spectre vibratoire ou modal d'un phénomène périodique. The fundamental principle is therefore to objectify a variation, instantaneous, with regard to monitoring or progressive, as regards maintenance, in the vibratory or modal spectrum of a periodic phenomenon.

L'informatique recherchera ensuite, systématiquement, en temps réel ou différé, une corrélation statistique entre cette variation et un défaut constaté ou une alarme actionnée. Computer science will then systematically search, in real time or deferred, for a statistical correlation between this variation and a detected fault or an activated alarm.

Au-delà des applications aéronautiques considérées, ce concept est applicable à toutes les machines tournantes, qui sont bruyantes (plus ou moins) et vibrantes par principe. Beyond the aeronautical applications considered, this concept is applicable to all rotating machines, which are noisy (more or less) and vibrating in principle.

Au-delà des phénomènes mécaniques, ce concept est, bien plus largement, applicable à tous les phénomènes périodiques : surveillance d'une bande hertzienne, phénomènes géophysiques ou météorologiques, rythmes économiques et cours de bourse, bruits ou activité électrique du coeur, rythmes spécifiques en électroencéphalographie, reconnaissance vocale au profit des malentendants, activité solaire, ... Beyond the mechanical phenomena, this concept is, more broadly, applicable to all periodic phenomena: monitoring of a radio band, geophysical or meteorological phenomena, economic rhythms and stock market prices, noise or electrical activity of the heart, specific rhythms in electroencephalography, voice recognition for the hearing impaired, solar activity, ...

Mon projet est utile à plusieurs titres : My project is useful in several ways:

- innovation (je pense que le concept de 3S est nouveau,...), - respect de l'environnement (optimisation des pollutions sonore et aérienne, ...), - performances (optimisation de la propulsion,..), - économie d'énergie (définition des conditions optimales de fonctionement , ...), - sécurité (anticipation et nature différente des alarmes,...) - applications industrielles (multiples, pour toutes les machines tournantes,...) - réduction des coûts (entretien, exploitation, fabrication, maintenance préventive, ...). - innovation (I think the concept of 3S is new, ...), - respect for the environment (optimization of noise and air pollution, ...), - performance (optimization of propulsion, ..), - energy saving (definition of optimal operating conditions, ...), - safety (anticipation and different nature of alarms, ...) - industrial applications (multiple, for all rotating machines, ...) - reduction of costs (maintenance, operation, manufacturing, preventive maintenance, ...).

Claims

REVENDICATIONS1. Systematic statistical research, in real time, of a correlation between a functional anomaly and an anomaly of the frequency spectrum of any periodic phenomenon. The classical vibratory analysis is interested in the physical explanations of the spectral modifications. My concept is much more powerful.

2. - Extension to the mode spectra. Frequency spectra come first to the mind. I have not yet experienced modal analysis, but by nature it will bring complementary results.

3. - Acquisition by microphones or accelerometers. One can thus analyze on the one hand the vibrations of the medium, on the other hand those of the machine.

4. Application to Systematic Spectral Monitoring (S3) of a rotating machine: In addition to its aeronautical application, my idea applies to all rotating machines and, more generally, to all periodic phenomena.

5. In particular, application to Systematic Spectral Monitoring (S3) of an aircraft engine. My application will permanently judge the health of the engine and, if necessary, to activate an alarm.

6. - Application to preventive maintenance. Outside of real time, being informed about the functional anomalies of the machine will trigger, on demand, preventive maintenance operations.

7. - Application to actuation of functional alarms. The occurrence of a spectral anomaly will result, after defining a threshold, a tear that will allow, in real time, the flight crew, to take stock of the situation and take the emergency measures.

8. - Concept of averaging spectra, to define a reference spectrum. This will eliminate the effect of normal wear and accidental incidental incidents.

9. - Demonstration of a spectral anomaly by subtraction of the instantaneous spectrum to the reference spectrum.

10. - Integration into FADEC of aviation turbines, which manage the IT