L'expansion des systèmes utilisant des capteurs intelligents a incité l'étude d'E-diagnostic de processus physiques à base des méthodes de haute résolution. Le contrôle automatisé à distance des machines éoliennes modernes nécessite la maintenance proactive. On a développé une étude, avec des simulations, pour la conception d'un système permettant une détection efficace et un diagnostic robuste tout en maintenant une communication performante et un trafic de paquets de données optimal. Une étude comparative est réalisée sur différentes méthodes d'estimation spectrale à haute résolution pour déceler leurs performances en termes de discrimintion de défauts électromécaniques d'éoliennes. On a prouvé la supériorité de l'algorithme ESPRIT et on a proposé son amélioration pour la rendre applicable en temps réel par le développement d'une nouvelle version intitulée Fast-ESPRIT. Pour éviter le problème des alarmes inutiles et afin de reconnaitre le type et le niveau de sévérité d'un défaut détecté, une approche efficiente de contrôle en temps réel est suggérée. Elle combine un algorithme de classification de défauts et un système d'inférence flou interconnecté aux capteurs de vibration.
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