【摘要】传统输煤系统主要依赖人工巡检与定期维护，存在故障发现滞后、维护成本高、安全隐患大等问题。随着工业 4.0、物联网、大数据及人工智能技术的迅猛发展，构建智能监测与故障预警系统已成为行业转型升级的必然趋势。本文深入探讨了输煤系统智能监测与故障预警的核心关键技术，包括多源异构传感技术、数据采集与传输技术、大数据处理与存储技术以及基于机器学习的智能诊断与预警算法。在此基础上，设计了一套集设备状态实时感知、数据智能分析、故障精准诊断与风险超前预警于一体的综合性解决方案框架。通过在某大型火电厂的实践应用案例，验证了该系统能够有效识别皮带跑偏、滚筒轴承温升异常、托辊卡死等早期故障，实现了从“计划维修”到“预测性维护”的转变，显著提升了系统的运行可靠性与经济效益。最后，本文分析了当前实践中面临的技术与管理挑战，并对未来的发展方向进行了展望。