다양한 작업 표면 체인 플레이트 컨베이어에 사용되는 감속기와 모터의 모델이 다르기 때문에 센서 설치 인터페이스도 달라집니다. 따라서 철저한 조사 후 감속기 센서의 설치 위치를 결정해야 합니다. 작업 표면 체인 플레이트 컨베이어의 특수한 환경으로 인해 센서가 충돌하거나 손상될 가능성이 있습니다. 센서 손상 시 발생하는 스파크(주로 센서 신호선과 회로가 노출되어 외부로 누출되는 경우)로 인해 센서가 위치한 곳에서 스파크가 발생하지 않도록 해야 합니다. 폭발성 가스 환경에서 폭발이 발생하는 경우, 센서 전원 공급 장치와 전송 신호 모두 본질 안전 요구 사항을 충족해야 합니다. 즉, 센서 자체는 최소한 본질 안전 센서여야 하며, 센서의 전원 공급 장치도 본질 안전 요구 사항을 충족해야 합니다.

고장 진단은 체인 컨베이어의 작동 상태 또는 이상 상태를 판단하는 것입니다. 두 가지 의미가 있습니다. 하나는 체인 컨베이어가 고장 나기 전에 운반 장비의 작동 상태를 예측하고 예측하는 것이고, 다른 하나는 장비 고장 후 고장의 위치, 원인, 유형 및 범위를 예측하는 것입니다. 고장 진단의 주요 임무는 고장 감지, 식별, 평가, 추정 및 의사 결정입니다. 고장 진단 방법에는 수학적 모델 기반 고장 진단 방법과 인공 지능 기반 고장 진단 방법의 두 가지 범주가 있습니다. 신경망 및 정보 융합 기술 기반 고장 진단 방법은 신경망과 정보 융합의 기본 원리를 설명합니다. 동시에 신경망 기반 고장 진단과 증거 이론 기반 고장 진단의 사례를 제시합니다.

체인 플레이트 컨베이어의 신경망은 뉴런 간의 연결 방식에 따라 피드백 없는 순방향 네트워크와 상호 결합 네트워크의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 피드백 없는 순방향 네트워크는 입력층, 중간층, 출력층으로 구성됩니다. 중간층은 여러 층으로 구성될 수 있으며, 각 층의 뉴런은 이전 층의 뉴런의 출력만 받을 수 있습니다. 상호 연결된 네트워크에서 두 뉴런은 서로 연결될 수 있으며, 입력 신호는 뉴런 간에 반복적으로 전송되어야 합니다. 여러 번의 변화 후, 체인 컨베이어는 특정 안정 상태로 이동하거나 주기적인 진동 등의 다른 상태로 전환됩니다.