在煤矿挖掘生产中,传送系统的能源消耗往往占据运营成本的很大比例,对传送系统进行能耗优化能够直接产生经济效益,然而传统基于标准工程力学建模的方式在面对实际复杂生产环境时有着诸多局限性。随着工业物联网连接数的不断增加,人们对于利用物联网帮助工业生产实现可盈利的能耗节约寄予了厚望。然而,物联网方案在实际尝试和应用过程中遇到了许多挑战。因此,本文聚焦于通过物联网赋能的方式对工业传送系统进行能耗优化,主要解决了两个问题:（1）数据驱动的系统稳态建模优化;（2）如何进行物联网赋能并在生产中验证整体方案有效性。针对数据驱动的系统稳态建模优化,本文将传送系统的能耗优化看作是动态系统的优化问题,给出了稳态的定义和到达条件,提出了稳态基本模型,将传送系统分为稳态和稳态转化两种状态,并将级联传送带的优化问题解耦。鲁棒性分析和适用性分析验证了基本模型的稳定性和降低功耗的优化目标是一致的。在描述传送系统功耗关系时,本文提出用数据驱动的黑箱模型建模来替代传统显示模型建模方法,并给出了黑箱模型的近似求解方法。在数值实验部分本文验证了理论模型的有效性,还验证了稳态策略是搜索策略在时间步长无穷大下的一种有效逼近。针对如何进行物联网赋能并在生产中验证整体方案有效性的问题,本文先是基于SOA设计并发开了适用于传送带业务流程的物联网系统,详细阐述了各个功能模块和开发测试过程,将概念方案产品化。接着在生产实验中,基于实际生产存在波动性且不可重复的特点,提出了一种交替切换调速策略的方法把环境的差异性降低。最后,通过实地部署,本文验证了整体方案的可靠性以及调速算法的有效性,实现了10.85%的能耗节约效果,预估单矿每年产生600万元的利润。本文有以下贡献:在理论方面,第一,本文结合了数据驱动建模和传统运筹建模方式,在基础模型中采用运筹建模思路,提出了基于稳态的优化模型,该思路适用于所有能够捕捉到稳态的动态系统;第二,在构建关键功耗函数时用数据驱动的方式建模,以神经网络为代表的黑箱模型取代显示模型,提高了性能效果和泛用性。在应用方面,首先,本文基于传送系统的业务流程构建了一套SOA来实现物联网赋能,将理论设计和工程实现衔接起来,能作为物联网应用研究和方案落地的补充和参考;其次,基于实际生产存在波动且不可重复的特点,提出了一种交替切换调速策略的方法降低了生产环境差异带来的不确定性,增强了验证结果的可信度。