Dahil sa iba't ibang mga modelo ng mga reducer at motor na ginamit sa iba't ibang mga conveyor ng plate chain plate, magbabago din ang mga interface para sa pag -install ng sensor. Samakatuwid, alamin ang lokasyon ng pag -install ng reducer sensor pagkatapos ng masusing pagsisiyasat. Dahil sa espesyal na kapaligiran ng working chain chain plate na conveyor, ang sensor ay hindi maiiwasang mabangga o masira. Upang matiyak na ang mga sparks na nabuo kapag nasira ang sensor (higit sa lahat ay tumutukoy sa linya ng signal ng sensor at circuit na nakalantad at tumutulo sa labas), hindi ito magiging sanhi ng sensor kung saan matatagpuan ito. Kapag ang isang pagsabog ay nangyayari sa isang paputok na kapaligiran ng gas, ang parehong supply ng sensor ng sensor at ang signal ng paghahatid ay kailangang matugunan ang mga kinakailangan sa kaligtasan ng intrinsiko. Ibig sabihin, ang sensor mismo ay dapat na hindi bababa sa isang intrinsically ligtas na sensor, at ang power supply ng sensor ay dapat matugunan ang mga intrinsically ligtas na mga kinakailangan.

Ang diagnosis ng kasalanan ay upang hatulan ang katayuan ng operating o hindi normal na mga kondisyon ng chain conveyor. Mayroon itong dalawang kahulugan. Ang isa ay upang mahulaan at matantya ang katayuan ng pagpapatakbo ng kagamitan sa paghahatid bago mabigo ang conveyor ng chain; Ang iba pa ay upang gumawa ng mga hula sa lokasyon, sanhi, uri at lawak ng pagkabigo pagkatapos mabigo ang kagamitan. Hukom at gumawa ng mga desisyon sa pagpapanatili. Ang mga pangunahing gawain nito ay kinabibilangan ng pagtuklas ng kasalanan, pagkakakilanlan, pagsusuri, pagtatantya at paggawa ng desisyon. Kasama sa mga pamamaraan ng diagnosis ng kasalanan ang dalawang kategorya: mga pamamaraan ng diagnosis ng kasalanan batay sa mga modelo ng matematika at mga pamamaraan ng diagnosis ng kasalanan batay sa artipisyal na katalinuhan. Ang pamamaraan ng diagnosis ng kasalanan batay sa neural network at teknolohiya ng fusion fusion ay nagpapaliwanag ng mga pangunahing prinsipyo ng neural network at fusion fusion. Kasabay nito, ang mga halimbawa ng diagnosis ng kasalanan batay sa neural network at diagnosis ng kasalanan batay sa teorya ng ebidensya ay ibinibigay.

Ang neural network ng chain plate conveyor ay maaaring nahahati sa dalawang kategorya ayon sa iba't ibang mga pamamaraan ng koneksyon sa pagitan ng mga neuron: feedback-free forward network at mutual kumbinasyon ng network. Ang feedback-free forward network ay binubuo ng isang input layer, isang intermediate layer at isang output layer. Ang intermediate layer ay maaaring binubuo ng maraming mga layer, at ang mga neuron sa bawat layer ay maaari lamang makatanggap ng output ng mga neuron sa nakaraang layer. Maaaring magkaroon ng isang koneksyon sa pagitan ng anumang dalawang neuron sa magkakaugnay na network, at ang signal ng pag -input ay dapat na paulit -ulit na maipadala pabalik -balik sa pagitan ng mga neuron. Matapos ang ilang mga pagbabago, ang chain conveyor ay may posibilidad na sa isang tiyak na matatag na estado o pumapasok sa pana -panahong pag -oscillation at iba pang estado.