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1、9车辆随机振动车辆的随机振动实际上是车辆运行时的振动响应，这种响应主要是由于轨道不平顺的随机激励而引起的。本章主要介绍随机振动以及相关的概念，以及单轴车模型在随机激励下响应的基本特征，初步了解车辆随机振动的分析计算方法和改善车辆运行平稳性的途径。所讨论的是车辆系统，其结构和参数是对称的，因此垂向和横向的强迫振动响应是解耦的，可以分别独立研究。对于机车而言，它产生振动的因素，除线路的构造和状态，轮对的构造和状态外，柴油机组和输助机组的构造和状态也会起到激扰作用（对柴油机）；电动机的构造和状态对电力机车也会起到激扰作用。对车辆和机车的振动过程研究中，可在增加一组外力来反映这些作用。第一节随机过程的
2、统计特性一、随机过程的统计特性1随机过程的基本概念一切物理现象可分为两类：在给定的时间内能确定其物理变量的现象就称为确定性现象； 如在一静止的车辆上置一激振器，以激起车体在弹簧装置上的振动，激励力是已知的简谐力，车体受激励而产生的振动规律由来描述。车体在任意时间t的振幅和加速度都可由计算确定，这种振动称为确定性的振动，它由确定性的激励所引起。反之在给定时间t物理变量不能预先确定的现象称为随机现象。如在任意时间t的振动变量不能预先确定，而只能用概率统计的方法对其进行整体描述，这种振动称为随机振动。在随机振动中的一些量如振幅和加速度称为随机变量。随机变量是在随机试验的结果中能取到不同数值的量。随机
3、过程：不能用确定性函数来描述但具有一定统计特性的过程称为随机过程。随机过程是一簇n个随机变量的总集合。其中任一个元素称为随机过程的样本。振动的时间历程：以时间t横坐标，以振动量（位移、速度和加速度）为纵坐标的线图，常称为振动波形图。 X1(t)nt x2(t) xn(t) t1 t1+ t2 tm 在研究许多随机过程时通常作如下徦设：1） 平稳性假设若一随机过程x（t）在任何时间t1时的概念统计规律与t1+时的一样，即过程的概率统计规律不因时间的推移而改变，则称x(t)为平稳随机过程；2）各态历经性徦设随机振动的统计特性是考虑全部子样而得到的。如果在任一时间ti跨越总集合的统计特性与单个子样x
4、i(t)的统计特性相等，则称这个随机过程为各态历经的。3) 随机振动过程的概率分布符合正态（高斯）分布规律。二、随机变量的概率密度和均值 为了描述随机过程的特性，采用时域上的各种参数和频域上的参数来进行。先了解如下概念。1 幅值概率密度（概率的定义：E是随机试验，S是它的样本空间，对于E的每一事件A赋予一实数，记为P（A），称为事件A的概率，如果它满足下列条件：1。对于每一事件A有0P（A）1，2。P（S）13。对于两两互不相容的事件AK（）有P（）P（A1）P（A2）P（An）)幅值概率密度用表示.幅值概率密度是随机变量瞬时值出现于某一单位幅值区间内的概率。随机振动幅值处于x到x+x之间的概
5、率是 幅值 T1 t2 t3 tn 在振动时间历程上x+xxt T概率密度曲线愈精确。 X2x1与x2对应的面积就是x1与x2之间的幅值出现的概率 x0 x1 x1+其值为2 统计平均值与概率分布随机振动的幅值特性由时间域内的下列均值来描述：1）平均值或2)平均绝对值或3） 均方值或4）均方根值或平均值为T时间内x(t)的算术平均值，代表了随机变量的稳态量。当平均值0时，和就分别等于统计学中的方差和标准离差。方差的定义为表示随机变量在其平均值两边的分布特性。均方值和均方根值能表征随机振动所含的能量，是个重要的描述量。对于振幅为的正弦波，平均值0均方值随机振动的概率分布通常服从正态分规律，若振动
6、瞬时值为x，幅值的平均值m。其幅值概率密度m值的改变将使曲线沿x轴平移而不改变其形状。改变时将使曲线形状改变，但曲线和x轴之间所围的面积仍然不变而等于1。愈小，则该面积愈集中于平均值m的附近。随机振动幅值的概率主要分布在3之间。占到99.7%。 +xx(t) 3 m m 3 0 p(x) 0 -x 随机振动幅值的正态分布因此常把m+3作为随机振动的最大幅值。正态分布的均方值可由这两式求得，m2+三、随机过程的相关函数与功率谱密度函数（一）相关函数 1自相关函数 随机过程的自相关函数定义为的平均值即对于各态历经随机过程，每个样本函数的自相关函数定义为 t m2X1X2t o T 时间历程 自相关
7、函数曲线描述的是一个特定的瞬时幅值与先前某一瞬时t时的幅值的关联程度。小，x(t+)与x(t)关系密切；大，x(t+)与x(t)关系不密切。x(t)所决定的成分减少。也就小。当，x(t+)与x(t)无关，此时，就衰减到随机变量平均值的平方，或衰减到零。当0时，自相关函数为上式表明，自相关函数的最大值即等于该随机变量的均方值。如果x(t)是周期性函数，则其自相关函数也是周期性的。2互相关函数两个不同的平稳随机函数x(t)与 y(t)之间的互相关函数定义为：和对各态历经过程，可以用样本函数的互相关函数来表示，即对于大多数随机过程，时差越大则相关性越弱，当很大时，可以认为x与y互不相关，此时有互相关
8、函数的图线形状和自相关函数相类似，但其左右的对称轴不象后者是在0时，而是在某一0时互相关函数达到最大值。（二）、功率谱密度函数1功率谱密度函数1） 从频域上，用功率谱密度函数来描述。功率谱密度函数用Wx（f）表示。用谱密度的均方值对随机变量的频率结构进行描述。对随机振动而言，表示振动能量在频率域上的分布。其定义为随机变量x(t)在微小频带宽度内的均方值除以带宽Wx（f）：某一窄频的带宽；：在范围内的变量，即经过带宽为的窄带滤波器后的变量，如振动量。（位移、加速度、速度等）Wx（f）中含有项，表示了系统的能量如振动系统的位能。（动能，粘性阻尼消耗的能量都和振幅的平方成正比）。故Wx（f）表示了能
9、量的度量，借用“功率”来命名，实际上Wx（f）本身并不包含功率的意思，故称其为均方谱密度函数更确切。还被称为：功率谱（power spectral density）PSD自功率谱谱密度Wx（f）纵坐标为Wx（f）；横坐标为f；频率范围在fa 、fb之间；f1、 f2的振动分量较大； fO fa f1 f2 fb 宽频带的随机功率谱图频谱图可通过将实测的随机振动的时间历程记录经频谱分析仪得到。功率谱密度函数的单位：（随机变量单位）2/单位频率。如当x(t)是振动位移的时间历程时，其谱密度单位为（位移）2/HZ。当x(t)是振动加速度的时间历程时，其谱密度单位为（g）2/HZ。 当x(t)是轨道不
10、平顺波形时，其谱密度单位为（mm）2m/周。功率谱图形的意义：上式左边为上图中以阴影表示的微面积；右边为微小宽带内的均方值。于是在整个频带范围内由Wx（f）和横坐标所围的面积就等于全部宽带内的相应的均方值之和。即等于x(t)的总的均方值功率谱的作用：通过对它的分析，有助于了解随机振动的机理，有助于进行振动模拟。如已测得轨道不平顺的功率谱，就可对其进行谱型模拟，用它作激励函数在室内对车辆进行振动模拟试验，由此而得到试验结果和车辆在实际线路上运行的结果具有相同的特性。在随机过程理论的推理中，常用傅里叶变换来表明自相关函数和功率谱密度函数间的关系：（1）（2）称为自相关函数的傅里叶变换，而则称为的傅里叶逆变换。在（2）式中令0则得因，故这样，又得到了均方值等于曲线与横坐标轴之间面积的关系式。上式中的称为双边功率谱。Wx（f）称为单边功率谱Wx（f）f两种功率谱的关系式为2d= Wx（f）df而f=/2 df=d/2所以，有Wx（f）4 2互功率谱密度函数两个随机过程的互谱密度函数定义为这两个过程的互相关函数的傅里叶变换。即互谱密度的一个重要性质是两者为共轭复数，即第二节线性系统随机响应的基本特性当系统的激励与响应可以用线性微分方程描述时，成为线性系统。若系统方
