Aufgrund der unterschiedlichen Getriebe- und Motormodelle, die in verschiedenen Kettenplattenförderern verwendet werden, ändern sich auch die Schnittstellen für die Sensorinstallation. Bestimmen Sie daher den Installationsort des Getriebesensors nach gründlicher Untersuchung. Aufgrund der besonderen Umgebung des Kettenplattenförderers wird der Sensor unweigerlich kollidieren oder beschädigt. Um sicherzustellen, dass die bei einer Beschädigung des Sensors entstehenden Funken (hauptsächlich wenn die Sensorsignalleitung und der Schaltkreis freiliegen und nach außen lecken) den Sensor an seinem Standort nicht beschädigen. Bei einer Explosion in einer Umgebung mit explosiven Gasen müssen sowohl die Sensorstromversorgung als auch das Übertragungssignal die Anforderungen an die Eigensicherheit erfüllen. Das heißt, der Sensor selbst muss mindestens eigensicher sein, und die Stromversorgung des Sensors muss die Anforderungen an die Eigensicherheit erfüllen.

Bei der Fehlerdiagnose geht es darum, den Betriebszustand oder abnormale Bedingungen des Kettenförderers zu beurteilen. Sie hat zwei Bedeutungen. Zum einen soll der Betriebszustand der Förderanlage vorhergesagt und prognostiziert werden, bevor der Kettenförderer ausfällt; zum anderen sollen Vorhersagen zu Ort, Ursache, Art und Ausmaß des Fehlers getroffen werden, nachdem die Anlage ausgefallen ist. Außerdem dient sie dazu, den Zustand zu beurteilen und Wartungsentscheidungen zu treffen. Zu den Hauptaufgaben gehören die Fehlererkennung, -identifizierung, -bewertung, -abschätzung und -entscheidungsfindung. Es gibt zwei Kategorien von Fehlerdiagnosemethoden: Fehlerdiagnosemethoden, die auf mathematischen Modellen basieren, und Fehlerdiagnosemethoden, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Die Fehlerdiagnosemethode, die auf neuronalen Netzwerken und Informationsfusionstechnologie basiert, erklärt die Grundprinzipien neuronaler Netzwerke und Informationsfusion. Gleichzeitig werden Beispiele für die Fehlerdiagnose auf Basis neuronaler Netzwerke und die Fehlerdiagnose auf Basis der Evidenztheorie gegeben.

Das neuronale Netzwerk von Kettenplattenförderern lässt sich je nach den unterschiedlichen Verbindungsmethoden zwischen den Neuronen in zwei Kategorien unterteilen: rückkopplungsfreies Vorwärtsnetzwerk und wechselseitiges Kombinationsnetzwerk. Das rückkopplungsfreie Vorwärtsnetzwerk besteht aus einer Eingangsschicht, einer Zwischenschicht und einer Ausgangsschicht. Die Zwischenschicht kann aus mehreren Schichten bestehen, und die Neuronen jeder Schicht können nur die Ausgangssignale der Neuronen der vorherigen Schicht empfangen. Im vernetzten Netzwerk kann eine Verbindung zwischen zwei beliebigen Neuronen bestehen, und das Eingangssignal muss wiederholt zwischen den Neuronen hin- und herübergeleitet werden. Nach mehreren Änderungen tendiert der Kettenförderer zu einem bestimmten stabilen Zustand oder geht in periodische Schwingungen oder andere Zustände über.