刮板输送机故障诊断的关键在于运用适当的故障诊断技术，这里采用了径向基函数（RBF）神经网络。RBF神经网络是一种高效的机器学习模型，尤其适用于非线性问题的解决，这使得它在刮板输送机这类机械设备的故障诊断中表现出色。
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）虽然广泛应用于许多领域，但由于其训练过程中的梯度下降法可能导致训练时间长、容易陷入局部最优等问题，对于实时或快速故障诊断的需求来说，可能不是最佳选择。相比之下，RBF神经网络利用径向基函数作为隐藏层的激活函数，能够快速收敛，并且在处理非线性映射时能更好地避免局部最优问题，因此更适合刮板输送机的故障诊断。
RBF神经网络的结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收来自刮板输送机传感器的数据，这些数据反映了设备的运行状态。隐藏层采用径向基函数，如高斯函数，对输入数据进行非线性转换。输出层则根据隐藏层的结果生成故障诊断结果，如故障类型、故障位置等。
在刮板输送机故障诊断中，首先需要收集大量的历史数据，包括正常运行状态和已知故障状态的数据。这些数据用于训练RBF神经网络，通过调整网络权重和阈值，使得网络能够准确地将输入数据映射到相应的故障类别。训练完成后，RBF神经网络可以实时监测输送机的运行参数，当检测到异常时，立即触发故障诊断流程。
故障诊断流程包括数据采集、预处理、特征提取、模型预测和故障决策。数据采集涉及对输送机关键部位的传感器数据进行实时监控，预处理阶段则是去除噪声、缺失值填充等操作，确保数据质量。特征提取是从原始数据中挑选出与故障关联性强的指标。模型预测是RBF神经网络的核心步骤，将处理后的特征输入网络，得出故障可能性。故障决策环节根据网络输出的故障概率，判断是否发生故障，并确定故障类型和位置。
为了实现这一诊断流程，需要编写专门的样本训练程序和故障诊断程序，这些程序可以集成到一个故障诊断人机界面中，使得操作人员能直观地了解设备状态和诊断结果。同时，这样的系统还需要具备良好的稳定性和容错性，以应对可能出现的各种复杂情况。
基于RBF神经网络的刮板输送机故障诊断方案充分利用了RBF网络的优势，通过快速、精确的故障识别，有助于提升设备的运行安全性和维护效率，降低因设备故障造成的生产损失。这种先进的人工智能技术在现代矿业中的应用，有助于实现设备健康管理，保障矿山生产的安全和效率。
