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 Working Ovang Chain Plate Conveyor, ang sensor dili gyud mabangga o nadaot. 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 diagnosis sa sayup mao ang paghukom sa kahimtang sa operating o dili normal nga kahimtang sa chain conveyor. Kini adunay duha ka kahulogan. Ang usa mao ang pagtagna ug pagtagna sa kahimtang sa operasyon sa mga kagamitan sa pagpadala sa wala pa mapakyas ang conveyor sa kadena; Ang lain mao ang paghimo sa mga panagna sa lokasyon, hinungdan, tipo ug gidak-on sa kapakyasan human mapakyas ang mga ekipo. paghukom ug paghimo og mga desisyon sa pagmentinar. Ang mga nag-unang mga gimbuhaton niini naglakip sa pagsaksi 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 parehas nga oras, ang mga pananglitan sa pagdayagnos sa sayup base sa neural network ug diagnosis sa sayup nga gipasukad sa teorya sa ebidensya gihatag.

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 nga network sa FEEDBack naglangkob sa usa ka input layer, usa ka tigpataliwala nga layer ug usa ka layer sa output. 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 conveyor conveyor adunay usa ka lig-on nga kahimtang o mosulod sa matag-pandugay nga pag-oscillation ug uban pang estado.