旋振筛是清选系统的关键部件，可以利用仿真软件分析其运动状态。利用 SolidWorks 进行机构的三维造型、装配，然后转到 COSMOSMotion，机构装配约束将自动映射为仿真模型的约束。在此基础上添加必要的驱动，工作阻力以及 COSMOSMotion本身的约束，建立仿真模型，就可以模拟机械运行状况，对其进行运动和动力分析。花生联合收获机清选装置振动筛的简化仿真模型如图 3 所示．在分析振动筛的运动特性时设置了一系列可调参数，如回转曲柄 5 长度和转速，通过调节这些参数对振动筛的振幅、振动速度进行仿真分析。
旋振筛质心位移分析设定振动筛频率为 500 r/min ( 即振动周期为0. 12 s) 、曲柄长度为 10 mm、筛体向下倾斜角度9°、导禾板向上倾斜角度 17°，仿真分析得出振动筛一个周期在 X、Y 方向上质心的变化，如图 4 所示，其 X、Y 方向上的振幅分别为 48 mm 和24mm。 另外，通过软件的测量功能得知振动筛质心加速度方向与筛面的夹角为 68°，从而近似得到振动方向角为 68°。 由 ( 2) 式可知，此时振动强度K = 2. 74，抛掷系数 D = 2.57。若将曲柄长度改为12 mm，振动筛一个周期在 X、Y 方向上质心。
旋振筛速度分析:设定曲柄 5 转速为 400 r/min ( 即振动周期为0. 15 s) 、曲柄长度为 10 mm、筛体向下倾斜角度为 9°，仿真分析得出振动筛一个周期向上质心的速度变化如图 6所示。 同理，可得出振动方向角为 68°、振动强度系数增加曲柄长度时，方向上的振幅有明显增加的趋势，振动强度系数和抛掷系数也相应增加。但当曲柄长度增加到 15 mm 时，振动筛整体机构出现干涉的现象。周期为动筛一个周期在抛掷系数看出当增加曲柄转速，X、Y 方向上的振动速度有明显增加的趋势，振动强度系数和抛掷系数也相应增加。投入为主导，用人单位和个人共同参与的多元化投入机制。
集合旋振筛平均经验模态分解旋振筛集合平均经验分解 (Ensemble Empirical ModeDecompositio，EEMD) 算法是针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD) 方法的不足，提出的一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD 算法是针对 EMD 方法在对抗混叠效应效果较差这个缺点提出的，主要利用了添加辅助噪声的数据分析方法。EEMD分解原理是:一般来说，在进行旋振筛振动试验前，都希望利用降噪技术将噪声从信号数据中去除，不过在有些情况下，可以通过加入噪声的方法来进行辅助分析，这种方法就称为噪声辅助信号处理，EEMD 算法就是利用了这一原理。 首先，附加的白噪声的频谱是均匀分布的，当额外的噪声均匀地分布在整个时频空间时，不同尺度的信号将自动映射到与背景白噪声相关的参考尺度上去。其次，这些白噪声都属于零均值的噪声，使用足够次数的平均值处理后，噪声就会相互抵消。最后，旋振筛全体集成的均值作为最终的真正结果。
摘要:针对旋振筛经常出现侧板开裂和横梁断裂的问题，通过增加多余约束改进了横梁结构。并从能量的角度用功率流法研究了横梁的动力学特性及能量分布情况。通过仿真得出结论，改进后的横梁功率流分布较原先横梁均匀，且传递到两侧侧板的能量有所降低，提高了横梁及侧板的寿命。
筛分是矿物加工工程的重要分支，旋振筛广泛应用于煤炭、冶金、化工及建材等领域。随着经济的发展和生产规模的扩大，越来越需要更多的大型旋振筛。旋振筛的大型化使得横梁断裂和侧板开裂的问题更加突出，且更换维修费时费力。文献 通过对侧板开裂处取样分析其化学成分，以及在开裂区用线切割机取样进行金相试验，得出侧板开裂不是由于材质原因所致，而是由材料的屈服强度不够引起。而侧板的受力来自于横梁力矩的传递，横梁的结构直接影响着侧板的受力情况。笔者通过改进横梁结构，从能量的角度分析了横梁改进前后模态功率流的分布变化。