降重国内对矿井皮带运输状态监测与事故预警的研究已经在一些故障机理、诊断方法及简易检测诊断仪器研制上取得了一定成就，监测、诊断与预警等技术水平得到了迅速的提高，但是目前还没有一种矿井皮带运输状态监测与事故预警系统。

针对这个问题，可以考虑开发一种基于物联网和人工智能的矿井皮带运输状态监测与事故预警系统。具体来说，可以在矿井皮带上安装传感器节点，实时采集皮带的运行状态、温度、振动等数据，并将这些数据通过物联网传输到云端进行处理和分析。同时，可以利用机器学习和深度学习等人工智能技术，对皮带的状态进行实时监测和预测，如果发现异常情况，及时发出警报并采取相应的措施进行处理，从而避免事故的发生。

另外，还可以考虑将矿井皮带的运行数据与历史数据进行比较和分析，挖掘出皮带运行的规律性和趋势性，为矿井的管理和优化提供参考。总之，基于物联网和人工智能的矿井皮带运输状态监测与事故预警系统是一个非常有前途的研究方向，可以为矿井安全生产和节能降耗提供有效的技术支持。