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　在機械故障診斷中，峭度與軸承轉速、尺寸、載荷等無關，對沖擊信號敏感，適用于早期表面損傷類故障的診斷。

峭度定義為隨機變量的四階中心矩除以標準差的四次冪，是無量綱因子，用來檢驗信號偏離正態分布的程度。

峭度K4 計算公式為：

式中，xi 為時域波形離散序列點對應的振動幅值，圖片為離散序列的平均幅值，n 為離散序列點數。

峭度是一個用于衡量離群數據離群度的特征參量。數據距離均值越遠，其對峭度計算結果的影響越大。峭度越大，說明該數據系列中的極端值越多。直觀來看，該信號概率密度分布曲線與正態分布相比，存在明顯的“厚尾”。

根據 Jensen 不等式可確定峭度的取值范圍：下限不會低于1，上限不會高于數據的個數。正態分布的峭度為3，均勻分布的峭度為1.6。在統計實踐中，常把這兩個典型分布曲線作為評價樣本數據序列分布形態的參照。

在機械故障診斷中，峭度與軸承轉速、尺寸、載荷等無關，對沖擊信號敏感，適用于早期表面損傷類故障的診斷。

在軸承無故障時，由于各種不確定因素的影響，振動信號的幅值分布接近正態分布，峭度K4≈3。隨著故障的出現和發展，振動信號中大幅值的概率密度增加，信號幅值的分布偏離正態分布，正態曲線出現偏斜或分散，峭度隨之增大。峭度越大，說明軸承偏離正常狀態，故障越嚴重，當K>8時，可能出現了較大的故障。