A causa dels diferents models de reductors i motors utilitzats en els diferents transportadors de plaques de cadena de superfície de treball, les interfícies per a la instal·lació del sensor també canviaran. Per tant, cal determinar la ubicació d'instal·lació del sensor reductor després d'una investigació exhaustiva. A causa de l'entorn especial del transportador de plaques de cadena de superfície de treball, el sensor inevitablement xocarà o es farà malbé. Per tal d'assegurar-se que les espurnes generades quan el sensor es fa malbé (principalment es refereix a la línia de senyal del sensor i al circuit que estan exposats i fugen a l'exterior), no faran que el sensor estigui on es troba. Quan es produeix una explosió en un entorn de gas explosiu, tant l'alimentació del sensor com el senyal de transmissió han de complir els requisits de seguretat intrínseca. És a dir, el sensor en si ha de ser com a mínim un sensor intrínsecament segur, i l'alimentació del sensor ha de complir els requisits de seguretat intrínseca.

El diagnòstic de fallades consisteix a jutjar l'estat de funcionament o les condicions anormals del transportador de cadena. Té dos significats. Un és predir i pronosticar l'estat de funcionament de l'equip de transport abans que el transportador de cadena falli; l'altre és fer prediccions sobre la ubicació, la causa, el tipus i l'abast de la fallada després que l'equip falli. Jutjar i prendre decisions de manteniment. Les seves tasques principals inclouen la detecció, identificació, avaluació, estimació i presa de decisions de fallades. Els mètodes de diagnòstic de fallades inclouen dues categories: mètodes de diagnòstic de fallades basats en models matemàtics i mètodes de diagnòstic de fallades basats en intel·ligència artificial. El mètode de diagnòstic de fallades basat en la xarxa neuronal i la tecnologia de fusió d'informació explica els principis bàsics de la xarxa neuronal i la fusió d'informació. Al mateix temps, es donen exemples de diagnòstic de fallades basat en xarxes neuronals i diagnòstic de fallades basat en la teoria de l'evidència.

La xarxa neuronal del transportador de plaques de cadena es pot dividir en dues categories segons els diferents mètodes de connexió entre les neurones: xarxa directa sense retroalimentació i xarxa de combinació mútua. La xarxa directa sense retroalimentació consta d'una capa d'entrada, una capa intermèdia i una capa de sortida. La capa intermèdia pot estar composta per diverses capes, i les neurones de cada capa només poden rebre la sortida de les neurones de la capa anterior. Pot haver-hi una connexió entre dues neurones qualsevol de la xarxa interconnectada, i el senyal d'entrada s'ha de transmetre repetidament entre les neurones. Després de diversos canvis, el transportador de cadena tendeix a un cert estat estable o entra en oscil·lació periòdica i altres estats.