다른 작업 표면 체인 플레이트 컨베이어에 사용되는 리소셔 및 모터의 다른 모델로 인해 센서 설치 인터페이스도 변경됩니다. 따라서 철저한 조사 후에도 감소 센서의 설치 위치를 결정하십시오. 작업 표면 체인 플레이트 컨베이어의 특수 환경으로 인해 센서가 필연적으로 충돌하거나 손상됩니다. 센서가 손상 될 때 생성 된 스파크가 생성되도록하기 위해 (주로 센서 신호 라인과 회로가 노출되어 외부에서 누출되는 것을 나타냅니다) 센서가 위치한 위치에 발생하지 않습니다. 폭발성 가스 환경에서 폭발이 발생하면 센서 전원 공급 장치와 전송 신호 모두 고유 안전 요구 사항을 충족해야합니다. 즉, 센서 자체는 적어도 본질적으로 안전한 센서 여야하며 센서의 전원 공급 장치는 본질적으로 안전한 요구 사항을 충족해야합니다.

결함 진단은 체인 컨베이어의 작동 상태 또는 비정상적인 상태를 판단하는 것입니다. 두 가지 의미가 있습니다. 하나는 체인 컨베이어가 실패하기 전에 운영 장비의 작동 상태를 예측하고 예측하는 것입니다. 다른 하나는 장비가 실패한 후 오류의 위치, 원인, 유형 및 범위를 예측하는 것입니다. 유지 보수 결정을 판단하고 결정합니다. 주요 작업에는 결함 탐지, 식별, 평가, 추정 및 의사 결정이 포함됩니다. 결함 진단 방법에는 수학적 모델을 기반으로 한 결함 진단 방법과 인공 지능을 기반으로 한 결함 진단 방법의 두 가지 범주가 포함됩니다. 신경망 및 정보 퓨전 기술을 기반으로 한 결함 진단 방법은 신경망과 정보 융합의 기본 원리를 설명합니다. 동시에, 증거 이론에 기초한 신경망 및 결함 진단에 기초한 결함 진단의 예가 제공된다.

체인 플레이트 컨베이어의 신경 네트워크는 뉴런 간의 다른 연결 방법에 따라 피드백 프리 포워드 네트워크와 상호 조합 네트워크의 서로 다른 연결 방법에 따라 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 피드백이없는 순방향 네트워크는 입력 계층, 중간 레이어 및 출력 계층으로 구성됩니다. 중간 층은 여러 층으로 구성 될 수 있고, 각 층의 뉴런은 이전 층에서 뉴런의 출력 만받을 수 있습니다. 상호 연결된 네트워크의 두 뉴런 사이에 연결이있을 수 있으며, 입력 신호는 뉴런 사이에서 앞뒤로 반복적으로 전송되어야합니다. 몇 가지 변화 후, 체인 컨베이어는 특정 안정적인 상태에 처해 있거나주기적인 진동 및 기타 상태로 들어갑니다.