Dans l'industrie de fabrication mécanique, il est important de maí®triser les coí»ts ainsi que la qualité des produits afin de pouvoir survivre face í  une concurrence exacerbée. Dí¨s lors, la maintenance de l'outil de production devient un enjeu capital. En effet, face aux fortes cadences de production une panne paralysant une partie de l'usine, peut rapidement conduire í  une perte financií¨re importante. Il convient alors de trouver un équilibre entre le nombre d'arríªts pour la maintenance et le risque de défaut grave. Les outils de diagnostic doivent donc fournir une estimation de l'état de la machine í  la fois fiable et précise. Il est alors possible de planifier cette maintenance et de réduire son coí»t selon la politique de gestion du risque adoptée dans l'entreprise.

L'importance des engrenages et leur vaste utilisation dans la vie quotidienne et le fonctionnement industriel ont montré leur sensibilité aux conditions de fonctionnement et la complexité de leur diagnostic, par exemple, les engrenages des boí®tes de vitesse supportent des charges trí¨s élevées et la défaillance de ces systí¨mes est í  l'origine de la plupart des accidents. La détection précoce d'endommagement de dentures a donc fait l'objet de nombreuses études utilisant diverses approches.

La plupart, sinon la majorité des processus vibratoires issus des machines alternatives et tournantes sont cyclostationnaires, c'est í  dire périodiques dans leurs propriétés statistiques. En raison de la synchronisation des cycles thermodynamiques et des mouvements des composants mécaniques sur un cycle de base commun. Ce paradigme est connu depuis déjí  quelques décennies dans le domaine des télécommunications. Notre ambition est d'appliquer certaines méthodes issues de la recherche en télécommunications au domaine de l'analyse vibratoire des signaux d'engrenage pour améliorer la détection et le diagnostic précoce des défauts.