通风机、皮带运输机等大型机电设备是煤矿生产的关键设备，是煤矿生产行业的重要装备和物质基础，在煤矿的安全生产中起着举足轻重的作用。这些设备数量多、功率大，一旦发生故障停机，轻者影响产量，重者甚至会造成重大人员伤亡事故。因此，大型关键设备的安全、稳定运行不仅关系到矿井的经济效益，而且关系到矿井安全和社会和谐。本文结合煤矿生产的实际情况，提出并完成了煤矿大型机电设备群异常运行状态辨识与预警网络化系统的研究与设计。首先分析了目前国内外设备状态监测的研究现状，给出了课题研究的目的和意义。并对大型机电设备群的常见故障机理进行了分析，确定了系统所要监测的运行状态特征量，然后对监测系统的功能和整体结构作了说明，指出了系统所依赖的理论基础。本文介绍了短距离、低功耗的ZigBee无线通信技术，对无线传感器网络节点的硬件构成进行了详细介绍，并详细分析了ZigBee网络的组建及数据的收发过程。通过构建三级物联网络（WSN节点——基站——监控主机），满足煤矿生产现场简化布线的要求。通过对模糊系统和神经网络的理论分析，综合两者的优点提出了模糊神经网络。结合机电设备群的实际情况，给出了模糊BP神经网络状态监测系统的具体实现过程。最后详细介绍了系统软件部分的实现过程。通过MCGS组态软件结合MATLAB完成对监控系统上位机画面的组建，构建起完整的设备状态监控系统。工作人员可以通过上位机组态画面实时了解机电设备运行状态，对设备做出正确评价，提高煤矿设备的现代化管理水平。