现在越来越多的带式输送机控制器都采用了智能控制的方式，利用控制器对煤矿井下环境进行智能控制，传统的智能控制器大多是由模糊神经网络来训练的。将带式输送机的参数作为神经网络的输入对网络进行训练，训练的结果作为输出完成智能控制。但是，模糊神经网络局部区域的梯度法，没有全局的搜索能力，导致得到的*终输出仅仅是一个局部的极小解。

　　模糊神经网络的收敛性对与初始状态的依赖非常大，如果初始值选择不恰当，会导致*终的收敛值和*终的*优解相差很大。

　　传统带式输送机都是采用液力器来完成输送机的速度调节，之所以选择液力耦合器是因为它自身的几个优点：可实现无级变速、可以空载启动，可有满足低负荷工况要求、可有隔离振动、离合方便、对动力过载起保护作用。

　　但是它的缺陷也是很明显的，主要有如下四点：首先，使用液力耦合器，电机启动时必须是空载的，这样就使得*初的电流超过了电机的额定电流。