랜덤 진동 시험과 가우시간 분포(Random Vibration Test, Gaussian Distribution, Normal)

 

목차

 

"관련제품 문의는 로고 클릭 또는 공지사항의 연락처를 통해 하실 수 있습니다."

 

 

 

가우시간 분포란?(Gaussian Distribution)

정규 분포(Normal Distribution)이라고도 불리는 가우시안 분포는 통계 분석에서 중요한 확률 함수입니다. 더 잘 알려진 이름 중 하나는 형상이 벨처럼 생겨서 Bell Curve라고도 불립니다. 아래 식은 가우시안 확률 밀도 함수(PDF) p(x)를 정의합니다.

 

여기서 μ는 변수 x의 평균이고, σ는 표준 편차입니다. 평균 값과 표준 편차는 가우시안 분포를 정의합니다. 이 분포는 대칭적이므로 왜도(skewness)는 0이며, 첨도(kurtosis)는 3입니다.

 

 

이 가우시안 분포는 자연 현상과 많은 통계적 현상에서 나타납니다. 평균과 표준 편차를 사용하여 데이터를 설명하고 예측하는 데 사용됩니다. 벨 커브의 형태는 평균 주위의 데이터가 집중되어 있음을 나타내며, 표준 편차는 데이터의 분산 정도를 나타냅니다. 이 분포는 다양한 분야에서 확률 및 통계 분석에 널리 활용됩니다.

 

 

 

 

 

랜덤 진동 시험과 가우시간 분포

많은 통계 분석은 데이터의 가우시안 분포를 가정합니다. 이에는 무작위 진동 테스트도 포함됩니다. 무작위 파형의 통계는 분포 함수를 정의합니다. 가장 중요한 것은 데이터 집합의 통계가 함수의 첫 네 개 중심 모멘트를 정의한다는 것입니다: 평균, 분산, 왜도 및 첨도입니다.

 

• 평균(Mean): 가속도 값의 평균값을 나타냅니다.
• 분산(Variance): 평균에서의 제곱 차이의 평균을 나타냅니다.
• 왜도(Skewness): 평균 주위의 가속도 값의 분포를 나타냅니다.
• 첨도(Kurtosis): 가속도 피크가 평균에서 얼마나 벗어나는지를 나타냅니다.

 

 

현대 진동 컨트롤러는 제어 신호가 가우시안 분포를 가진다고 가정합니다. 이는 왜도가 0이고 첨도가 3임을 의미합니다. 평균과 분산은 표준화(Normalization)을 통해서 가우시안 분포에 맞출 수 있습니다. 하지만 현실에서 첨도가 항상 0을 가지지 않습니다. 

 

예를 들어 Pothole과 같은 상황이 존재할 경우 가우시안을 벗어난 분포의 형태를 가지게 됩니다.

 

 

 

VibrationVIEW 랜덤 진동 제어

 

위 화면은 팜테크에서 제공하는 VibrationVIEW의 랜덤 제어 화면입니다. 앞서 첨도(Kurtosis) 제어는 Kurtosion을 통해 이루어 집니다. 해당 값을 변경해서 첨도 변형된 가우시안 값을 입력할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

관련해서 하드웨어/소프트웨어 문의 및 교육에 관심 있으시면 아래 로고 클릭 하셔서 홈페이지로 문의 주시면 됩니다.