L'énergie électrique éolienne a connu un grand essor vu la multiplication des parcs éoliens et leur exploitation dans l'approvisionnement du réseau électrique national avec un faible coût et des propres ressources. Les machines éoliennes nécessitent périodiquement certaines maintenances afin d'assurer une durée de vie acceptable. Notre but est de concevoir une architecture de télésurveillance et de diagnostic de défaillances (fatigue mécanique des roulements, engrenages de variateur de vitesse, cassures…) basée sur l'utilisation d'un capteur intelligent comme un véritable système embarqué autonome intégrant une technique d'analyse spectrale à haute résolution de la signature du courant statorique du générateur de l'éolienne, ayant pour rôle de cerner l'apparition d'éventuelles raies caractérisant les défauts. On présente dans cet article, une étude de conception de ce capteur intelligent, on montre les limitations de la méthode d'estimation de la Densité Spectrale de Puissance DSP et on propose l'application de la méthode d'estimation du spectre de raies à haute résolution de Pisarenko vu qu'elle présente une grande robustesse au bruit de mesures et une résolution fréquentielle acceptée.