在产品的振动试验中，随机试验是很常见的一种试验类型。由于工程中大多数随机振动的幅值都近似地服从高斯分布（也称为正态分布），所以一般我们做的随机振动试验，如无特殊说明，都是按照高斯分布来实现随机化的。而在现实世界的许多振动环境中，信号都具有高峭度值的特征（相对于高斯分布的随机信号），这些信号对产品的损坏力要比纯高斯随机信号高。因此有些产品虽然通过了传统的随机振动试验，但其潜在缺陷仍然较多，当其经受非高斯随机环境时就会容易发生损伤甚至失效，这在一定程度上影响了产品的使用性能。通过峭度控制，随机试验能实现对产品的非高斯分布的随机激励，从而保证随机测试的有效性。
今天我们就以VENZO 880振动控制器的随机模块为基础，一起来了解峭度控制，希望通过本文的介绍，能给大家在工作和学习中提供一些有意义的参考！
PART1 峭度控制简介
什么是高斯分布？
高斯分布其实就是随机振动信号在幅值域呈现出的分布特性。标准的高斯分布，符合图1的描述：
图1 标准的高斯分布
99.7%的事件，分布在
以内；
95.5%的事件，分布在
以内；
68.2%的事件，分布在
以内。
其中：
是均值，s是标准差。（随机测试中，等于0，s的值等于随机参考谱有效值，所以也可以这样说，高斯分布的随机信号中，峰值在3倍有效值以内的概率为99.7%，峰值在2倍有效值以内的概率为95.5%，峰值在1倍有效值以内的概率为68.2%）
什么是峭度控制？
峭度可以用一个标准化的K值表示，这个值是由第四统计矩除以第二统计矩的平方得来。下面的等式为N个采样点时的K值计算。
常规的随机试验中，输出的是满足高斯分布的随机信号，信号的峭度值为3，大于3倍有效值的信号峰值在信号中占有时间很少。而真实世界的振动，如汽车驾驶在粗糙路况上的振动，峰值通常为有效值的5到10倍，信号的峭度值一般为5到8。为此，我们需要控制峭度，增加信号高峰值在随机信号中的出现概率，这样超过3倍有效值的极大值会出现得更多。
PART2 峭度控制的应用
在产品的环境应力筛选和可靠性增长试验中，利用非高斯分布的随机信号进行激发试验，能有效加快产品的失效进程，缩短试验周期。
产品在实际使用和运输过程中经受的随机振动也不完全是服从高斯分布，呈现一定的非高斯性，模拟非高斯分布的随机振动与实际振动环境会更加相近。
PART3 峭度控制的特点
VENZO 880振动控制器随机的峭度控制中，用户可根据试验要求设置相应的峭度值。
相同参考谱，峭度值不同，可实现控制自功率谱频率分布相同，而振动幅值分布的差异。如常规随机（峭度值为3）和非高斯随机（峭度值为6）的谱图相同，目标有效值为5g，不同的峭度值，对应的时域波形如下所示。
峭度值为3时，对应的时域波形，如图2所示：
图2 峭度值为3时的时域波形记录
峭度值为6时，对应的时域波形，如图3所示：
图3 峭度值为6的时域波形记录
可以看出，同一个随机测试，峭度值较大时，时域波形的高峰值出现概率越高。
在概率密度图中，也可以看出，具有较高峭度值的随机测试，峰值因子（峰值/有效值）的概率分布尾部延伸得更远，如图4所示。
图4 峰值因子概率分布图
对概率密度图的尾部进行放大，可以更清楚地看出，在高峰值因子段，峭度值为6的概率高于峭度值为3的概率，如图5所示。
图5 峰值因子概率分布图局部
为了更好地满足用户的需求，VENZO 880振动控制器的随机峭度控制中，用户还可以通过设置峭度控制中的瞬态频率（此数值的倒数为高峰值冲击波的持续时间）来控制高峰值冲击波的持续时间，从而使波形更接近实际情况。同时用户还可以自定义修正因子，调整峭度控制反馈修正系数，如在较大峭度值时，可对修正因子适当地减小，以达到更好的控制效果。
此外，在峭度控制过程中，用户还可在软件中实时监测峭度值控制曲线，如图6所示。
图6峭度值控制曲线
