Tungod sa lain-laing mga modelo sa mga reducer ug mga motor nga gigamit sa lain-laing mga working surface chain plate conveyor, ang mga interface alang sa pag-instalar sa sensor mausab usab. Busa, tinoa ang lokasyon sa pag-install sa reducer sensor pagkahuman sa bug-os nga imbestigasyon. Tungod sa espesyal nga palibot sa nagtrabaho surface chain plate conveyor, ang sensor dili kalikayan nga mabangga o madaot. Aron masiguro nga ang mga aligato nga namugna kung ang sensor nadaot (nag-una nga nagtumong sa linya sa signal sa sensor ug sirkito nga nahayag ug nagtulo sa gawas), dili kini hinungdan sa sensor kung diin kini nahimutang. Kung ang usa ka pagbuto mahitabo sa usa ka eksplosibo nga palibot sa gas, ang parehas nga suplay sa kuryente sa sensor ug ang signal sa transmission kinahanglan nga matuman ang mga kinahanglanon sa kaluwasan. Sa ato pa, ang sensor mismo kinahanglan nga labing menos usa ka luwas nga sensor, ug ang suplay sa kuryente sa sensor kinahanglan nga makatagbo sa mga kinahanglanon nga luwas nga luwas.

Ang pagdayagnos sa sayup mao ang paghukom sa kahimtang sa operasyon o dili normal nga kahimtang sa chain conveyor. Kini adunay duha ka kahulogan. Ang usa mao ang pagtagna ug pagtagna sa kahimtang sa pag-operate sa mga kagamitan sa pagdala sa wala pa mapakyas ang chain conveyor; ang usa mao ang paghimo sa mga panagna sa lokasyon, hinungdan, tipo ug gilapdon sa kapakyasan pagkahuman napakyas ang kagamitan. paghukom ug paghimo og mga desisyon sa pagmentinar. Ang mga nag-unang tahas niini naglakip sa pag-ila sa sayup, pag-ila, pagtimbang-timbang, pagbanabana ug paghimog desisyon. Ang mga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup naglakip sa duha ka mga kategorya: mga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup nga gibase sa mga modelo sa matematika ug mga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup nga gibase sa artificial intelligence. Ang pamaagi sa pagdayagnos sa sayup nga gibase sa neural network ug teknolohiya sa information fusion nagpatin-aw sa sukaranang mga prinsipyo sa neural network ug information fusion. Sa samang higayon, gihatag ang mga pananglitan sa fault diagnosis base sa neural network ug fault diagnostic base sa evidence theory.

Ang neural network sa chain plate conveyor mahimong bahinon sa duha ka kategorya sumala sa lainlaing mga pamaagi sa koneksyon tali sa mga neuron: wala’y feedback nga forward network ug network nga kombinasyon sa usag usa. Ang feedback-free forward network naglangkob sa usa ka input layer, usa ka intermediate layer ug usa ka output layer. Ang intermediate layer mahimong gilangkuban sa daghang mga layer, ug ang mga neuron sa matag layer makadawat lamang sa output sa mga neuron sa miaging layer. Mahimong adunay koneksyon tali sa bisan unsang duha ka neuron sa interconnected network, ug ang input signal kinahanglan nga balik-balik nga ipadala balik-balik tali sa mga neuron. Pagkahuman sa daghang mga pagbag-o, ang chain conveyor adunay usa ka piho nga stable nga estado o mosulod sa periodic oscillation ug uban pang estado.