A causa dels diferents models de reductors i motors utilitzats en diferents transportadors de plaques de cadena de superfície de treball, les interfícies per a la instal·lació del sensor també canviaran. Per tant, determineu la ubicació d’instal·lació del sensor de reductor després d’una investigació exhaustiva. A causa de l’entorn especial del transportador de plaques de cadena de superfície, el sensor inevitablement es colpejarà o es danyarà. Per tal d’assegurar -se que les espurnes generades quan el sensor està danyat (es refereix principalment a que la línia de senyal i el circuit del sensor s’exposen i es filtren fora), no provocarà el sensor on es troba. Quan es produeix una explosió en un entorn de gas explosiu, tant la font d’alimentació del sensor com el senyal de transmissió han de complir els requisits de seguretat intrínsecs. És a dir, el sensor en si hauria de ser almenys un sensor intrínsecament segur i la font d’alimentació del sensor hauria de complir els requisits intrínsecament segurs.

El diagnòstic de falles és jutjar l’estat de funcionament o les condicions anormals del transportador de la cadena. Té dos significats. Una és predir i preveure l’estat de funcionament dels equips de transport abans que el transportador de la cadena falla; L’altra és fer prediccions sobre la ubicació, la causa, el tipus i l’abast de la fallada després que l’equip falla. jutjar i prendre decisions de manteniment. Les seves tasques principals inclouen la detecció de falles, la identificació, l'avaluació, l'estimació i la presa de decisions. Els mètodes de diagnòstic de falles inclouen dues categories: mètodes de diagnòstic de falles basats en models matemàtics i mètodes de diagnòstic de falles basats en intel·ligència artificial. El mètode de diagnòstic de falles basat en la xarxa neuronal i la tecnologia de fusió de la informació explica els principis bàsics de la xarxa neuronal i la fusió de la informació. Al mateix temps, es donen exemples de diagnòstic de falles basats en la xarxa neuronal i el diagnòstic de falles basats en la teoria de les proves.

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 de futur sense comentaris i xarxa de combinació mútua. La xarxa endavant sense comentaris consisteix en una capa d’entrada, una capa intermèdia i una capa de sortida. La capa intermèdia es pot compondre per diverses capes i les neurones de cada capa només poden rebre la sortida de les neurones de la capa anterior. Hi pot haver una connexió entre les dues neurones de la xarxa interconnectada i el senyal d’entrada s’ha de transmetre repetidament cap endavant i cap a les neurones. Després de diversos canvis, el transportador de la cadena tendeix a un estat estable o entra oscil·lació periòdica i un altre estat.