本文将振动能量引入气固分选流化床，形成振动分选流化床，将煤粉和磁铁矿粉混合作为二元复合加重质，利用微差压传感器在线采集床层压力信号，并采用信号时频分析方法将信号进行划尺度分解，从微观角度分析振动流化床分选过程中的流化行为特性，研究振动能量对分选流化床流化质量的作用，并利用床层压力信号能量量化研究压力波动与不同流化现象的响应；基于对 6-1mm 细粒煤分选试验结果的研究，结合床层中气泡行为的演变规律，提出了细粒煤分选效果的颗粒混合熵评价方法，研究了 6-1 mm 细粒煤在振动流化床中的分选特性及气泡运动行为对细粒煤离析分层效果的影响。结果表明，气泡引起压降信号的能量随着气速的增加，呈先增加后降低的趋势，随着振幅和频率的增加，气泡引起的压降信号能量逐渐增大，但床层压降信号的总能量随着气速、振动频率和振幅的增大逐渐增加。此外，通过对精煤和矸石组分的颗粒混合熵判定两组分的离析程度发现，随气速的增大，颗粒混合熵的变化趋势先降低后升高，随着振动频率和振幅的增加，精煤和矸石的颗粒混合熵逐渐增大，且在振幅 A=2 mm，频率 f=20 Hz，流化气速 v=12 cm/s 条件下，床层压力波动的能量和颗粒混合熵最低，床层压降波动平稳，床层密度分布均匀，对 6-1 mm 细粒煤具有最佳分选效果，其分选精度 E 值为 0.095g/cm3，精煤灰分为 9.59%。