杜锦程 ，吴福森，陈丙三

(1.福建工程学院 机械与汽车工程学院，福建 福州 350118；2.福建省特种设备检验研究院 泉州分院，福建 泉州 362011)

概率筛是筛分作业中使用最广的设备之一[1-2]。在实际应用中，概率筛的结构及运行参数的选择主要依据振动机械设计理论中参数的设定范围，结合不同行业的实际使用状态加以改进。为了提高概率筛的筛分效率，获得概率筛的最优运行参数或结构参数，国内外学者开展了许多相关研究。Davoodi等[3]研究了孔径在不同材料中的变化，以及孔径形状和筛选介质材料的不同对筛选性能的影响，利用离散元法(DEM)建模模拟筛分过程明显提高了筛分的分辨率。Ferenc等[4]通过对单球颗粒在振动筛非惯性参照系中的运动分析，确定了振动筛的最佳振动参数。郑桂霞等[5]应用支持向量机算法，建立预测模型来预测不同的概率筛结构参量和运行参量条件下的筛分效率，得出支持向量机在小样本、非线性及高维模式下识别问题中表现的许多优势[6-7]。黄宜坚[8]利用基于自回归 (AR) 模型估计的双谱及其对角切片, 找出谱特征与筛分效率之间的相关性。

上述研究针对筛分效率的建模分析与预测精度均与核函数的选择及参数设置有关，但目前针对筛分效率的预测精度仍然有局限性。核函数的选择对概率筛预测精度有较大影响，本研究将最小二乘支持向量机分类算法(least squares support vector machine，LS-SVM)引入自同步概率筛筛分效率预测建模，同时探讨核函数对LS-SVM 预测精度的影响通过网格搜索法和交叉验证法来选择合适的核函数进行预测精度研究，并应用于概率筛振动参数与筛分效率之间的关系研究，为概率筛结构的进一步改进提供依据。……