一种振动筛筛分效率预测方法

本发明涉及一种振动筛筛分效率预测方法，属于筛分效率预测技术领域，解决了现有技术中振动筛筛分效率预测方法预测精度低、计算量大、实时性差且通用性差的问题。构建振动筛离散元模型和颗粒工厂空间模型；基于振动筛离散元模型和颗粒工厂空间模型构建筛分效率样本数据集；对于每一种大小的颗粒，基于筛分效率样本数据集训练多个机器学习模型，以预测筛分效率精度最高的机器学习模型作为该种颗粒的筛分效率预测模型；获取待测样本，基于颗粒大小选取对应的筛分效率预测模型，将入料颗粒百分比、入料颗粒总量作为输入参数，能够得到对应于该颗粒大小的筛分效率。实现了一种预测精度高、计算效率高、实时性强并且能够适应于各种复杂工况的振动筛筛分效率预测方法。