提高随机振动测试信号峰度系数的新方法

本文主要探讨了新型高峰度系数随机振动测试信号的生成方法，由作者张金义、Cornelis Bram等人合作完成，发表于《paper.edu.cn》。随机振动测试在航空器和汽车零部件的研究中扮演着核心角色，因为它们能准确模拟实际运行中的动态响应。传统的方法是先确定固定的振动信号能量谱密度(PSD)，然后通过随机相位谱的组合，利用反傅立叶变换（IFFT）生成目标信号。这种传统的技术生成的随机信号通常服从高斯分布，其峰度系数（Kurtosis）接近3，然而现实中的振动情况往往包含高振幅的突发性震荡，导致Kurtosis显著高于3。 本文创新之处在于提出了一种新的信号生成策略。它不直接依赖于随机相位谱，而是通过设计特定的时域样本信号来间接获取相位谱。这种方法允许在保持信号PSD不变的前提下，有效地提升信号的Kurtosis，即增加信号的尖峰程度，更真实地模拟实际部件可能遇到的极端振动条件。作者着重研究了影响目标信号Kurtosis的两个关键参数，并通过仿真和实验验证了新方法的有效性。 该研究成果对于改进随机振动测试的精度和适用性具有重要意义，特别是在需要精确评估部件在极端条件下性能的领域。通过结合本文提出的控制算法，可以根据这两个关键参数调整Kurtosis，优化随机振动测试过程，从而更准确地评估和预测零部件的耐振能力。因此，这篇文章不仅提供了理论支持，也为实际工程应用提供了一种实用的信号生成工具。整个研究遵循了TB534+.2分类标准，表明其在振动工程领域的前沿地位。