在煤矿生产的复杂脉络中，主煤流运输系统承担着煤炭运输的重任。传统的自动化运输系统在应对复杂工况时往往显得被动与迟滞，难以满足现代化矿井对安全、高效、可靠的迫切需求。基于新一代信息技术，“监测、识别、诊断、控制”四大功能模块协同工作的智能主煤流运输系统正引领着煤炭运输领域向智能化深度迈进。

智能感知是实现运输系统智能的基础。该系统构建了覆盖全运输线的立体化感知网络，通过部署大量多种高精度传感器，实时采集关键设备的运行状态信息——胶带运行速度、电机电流与温度、驱动滚筒温度、托辊轴承振动、关键部位张力、关键点位的煤流视频影像等。这一过程实现了数据的全面感知与精准获取，为系统认知奠定了坚实基础。

海量原始数据必须转化为有效信息才有决策价值。系统运用一系列智能算法对感知信号进行深度挖掘：

l 运行工况识别： 精确判断系统当前所处的典型运行状态（如空载、轻载、满载、过载、启停、加速、减速等）。

l 异常状态识别： 实时捕捉诸如皮带跑偏、物料堆积、低速打滑、异常振动、局部温度超限等表征设备健康或运行风险的早期征兆。

l 煤流特征识别： 基于视频或激光扫描数据，AI智能算法分析煤流断面轮廓、体积流量、大块煤或异物混入状况等关键煤流信息。

当系统捕捉到表征潜在风险的异常信息或故障征兆时，智能诊断模块随即启动。该模块利用建立的设备故障知识图谱、历史运维案例库及运行机理模型，对异常信号进行深度关联分析、模式匹配与推理诊断。其目的在于精准定位故障根源（如某个故障滚筒轴承、一个特定位置的局部阻塞或某段胶带损伤），预测潜在的故障发展路径及可能的后果影响，为后续控制决策提供精确依据与时间缓冲。

基于实时工况感知、运行状态识别及精确故障诊断结果，智能控制系统将生成并执行最优操作指令：

l 自适应调速优化： 动态调整带速匹配实际煤流负荷，在保障高效运输前提下最大化节能降耗。

l 智能启停联动： 依据煤流动态变化趋势，实现上下游设备间的精准启停顺序与时机协同，最大限度减少空载运行时间并避免堆煤或拉空。

l 异常干预处置： 在识别到跑偏、打滑、堆煤或设备过热等异常工况时，系统自动触发预置的纠偏、调偏、洒水降温或分级降速控制策略，主动抑制风险蔓延升级。

l 协同联动控制： 将主煤流系统的运行状态信息无缝融入全矿生产调度网络，实现运输环节与采煤、提升、洗选等生产系统的全局联动与协同优化。

监测、识别、诊断、控制四大功能的协同融合构成了智能主煤流系统的核心引擎。 监测是系统感知环境的“五官”，识别是其理解状态的“大脑”，诊断是分析风险、预判未来的“专家”，控制则是精准执行决策的“肢体”。这四者深度耦合，形成“感知-认知-决策-执行”的闭环智能链，驱动系统从被动的自动化响应迈向主动的智能化运行。

融合监测、识别、诊断与控制四大核心能力的智能主煤流运输系统，打破了传统自动化系统的局限，实现了从“感知信号”到“智能执行”的跨越。它不仅大幅提升了运输环节的运行效率与经济性，更通过主动预警与精准干预显著增强了系统的本质安全水平。