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材料力学之动力学分析算法：随机振动分析：随机振动的
实验技术
1 材料力学之动力学分析算法：随机振动分析：随机振动的
实验技术
1.1 绪论
1.1.1 随机振动的基本概念
随机振动，与确定性振动相对，指的是振动的幅值、频率和相位在时间上
随机变化的振动现象。这种振动通常由随机的外力或环境因素引起，如风力、
海浪、地震等自然现象，或机械、电子设备在运行中遇到的非周期性干扰。随
机振动的分析和预测在工程设计、结构安全评估、设备维护等领域具有重要意
义。
在随机振动分析中，常用到的概率描述包括概率密度函数、累积分布函数、
均值、方差、自相关函数和功率谱密度等。其中，功率谱密度（Power Spectral
Density, PSD）是描述随机信号频率特性的关键参数，它反映了信号在不同频率
上的能量分布。
1.1.2 实验技术的重要性
实验技术在随机振动分析中扮演着至关重要的角色。通过实验，可以获取
实际结构或设备在随机载荷作用下的响应数据，这些数据是验证理论模型、优
化设计、评估性能和预测寿命的基础。实验技术包括但不限于：
� 加速度计测量：用于捕捉振动的加速度信号，是随机振动实验中
最常用的传感器。
� 数据采集系统：用于记录和存储传感器采集的信号，确保数据的
完整性和准确性。
� 信号处理技术：包括滤波、频谱分析、时域分析等，用于从原始
数据中提取有用信息。
� 实验设计：合理规划实验条件，如载荷类型、测量点选择等，以
确保实验结果的可靠性和有效性。
1.2 示例：功率谱密度计算
假设我们有一组从加速度计采集的随机振动数据，我们将使用 Python 的
numpy 和 scipy 库来计算其功率谱密度。
import numpy as np
from scipy.signal import welch
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