仓壁振动器的研究方向

展望未来，对于仓壁振动器滚动轴承故障的智能诊断技术，本文作者认为以下几个方面值得进一步的研究和探讨：

(l)特征信息的提取是仓壁振动器滚动轴承故障诊断的关键环节，新的有效的信号处理与特征提取方法有待进一步的研究。

(2)仓壁振动器EMD理论的算法需要改进。本文中采用的EMD方法虽然有很高的精度，但是需要消耗一定的时间。这对于轴承的在线监测显然是不适用的，有必要对其算法作进一步的研究，使该方法能够适应在线监测。

(3)对于输入神经网络的特征值仍存在问题，利用时频域参数作为特征值可以检测出轴承是否出现故障，但对于具体的故障部位不能准确地判断出来。因此准确迅速快捷地对轴承故障的具体部位作出正确的判断是将来仓壁振动器的轴承故障智能诊断技术发展的方向。