振動篩運行過程中，電動機經(jīng)三角帶使激振器偏心塊產(chǎn)生高速旋轉。運轉的偏心塊產(chǎn)生很大的離心力，激發(fā)篩箱產(chǎn)生一定振幅的圓運動，篩上物料在傾斜的篩面上受到篩箱傳給的沖量而產(chǎn)生連續(xù)的拋擲運動，物料與篩面相遇的過程中使小于篩孔的顆粒透篩，從而實現(xiàn)分級。數(shù)據(jù)的相空間分析是非線性振動特性的定性研究方法的基礎，對振動位移、速度和加速度信號進行相空間分析，可以有效識別系統(tǒng)的運行時域特征。

頻域分析是系統(tǒng)研究的重要方面，但非線性系統(tǒng)頻域分析的情況比線性系統(tǒng)要復雜得多。將神經(jīng)網(wǎng)絡辨識模型應用于復雜結構非線性頻域分析，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡辨識模型的頻域分析方法。該方法可以地了解復雜結構的非線性動態(tài)特性，其結果可直接或間接用于復雜系統(tǒng)的故障診斷。

大型直線振動篩是典型的振動機械，含有許多非線性環(huán)節(jié)，如構件間相互連接的結合面、結構的大變形、大偏心質(zhì)量激勵、篩面物料沖擊以及非線性支撐等。該分析方法可用于大型振動篩的非線性運行特征分析。