随机振动控制

随机振动测试是在实验室环境中模拟各类随机作用力与振动、以此考核被测产品耐久性能的测试方式。以车载蓄电池为例：车辆行驶时，电池会受到底盘、路面、传动机构等带来的振动。由于路面起伏、车速不断变化，再加上各类随机工况影响，这类振动均不具备确定性。

峭度（Kurtosis）是一个数学概念，可以改变概率密度函数，在保持能量含量与高斯分布一致的情况下，增加随机振动测试中出现更高峰值事件的概率。让我们通过以下概念进行分解：

没有真正的数学方程可以代表随机振动，但可以使用概率密度函数对给定数值范围内幅度事件发生的概率进行统计预测。“最常用的概率分布是正态（高斯）分布”，其数学表达式为：

在振动测试中，高斯（正态）分布已被设定为定义概率密度函数的标准，该函数用于根据给定范围内幅度事件发生的统计概率生成随机信号，如下例所示：

在振动测试中，正态高斯分布的峭度（Kurtosis）为 3。增加峭度值会增加幅度分布“尾部”的“厚度”，进而与高斯概率密度函数相比，增加了生成的随机振动中出现峰值事件的概率。

增加峭度（Kurtosis）会导致随机振动中出现更高幅度的事件

功率谱密度（PSD）是一种频谱，用于表征时域信号中各频率成分的概率分布，单位为g²/Hz。它是对时域信号开展的频域统计分析，理论上适用于无限长的信号与观测时长。随机振动的有效值，由对应功率谱密度曲线下的积分面积计算得出。

在随机振动测试中，我们使用概率密度函数根据给定范围内幅值事件发生的统计概率来生成随机信号。
随机振动的 RMS 值即为概率密度曲线的 Sigma 值。这只有在分布平均值为 0 时才成立。随机振动的峰值源自 RMS 值，其中 3 Sigma 代表 RMS 值的 3 倍。因此，对于1g rms的测试，3-sigma 值即为 3g。

ASD 是加速度谱密度，PSD 是功率谱密度。两者本质上是同一回事，可以互换使用。PSD 是频谱的更通用术语，而 ASD 则更常用于描述与随机振动测试相关的频谱。