智能控制系统通过以下方法预测并诊断振动磨的故障：

传感器数据采集：安装在振动磨上的各种传感器，如振动传感器、温度传感器、压力传感器等，可以实时监测设备的关键运行参数。这些数据被连续传输到智能控制系统进行分析。

实时数据分析：智能控制系统能够实时分析从传感器收集的数据，监测任何异常的变化，如不正常的振动模式、温度升高或压力波动等，这些都可能是设备故障的早期迹象。

历史数据对比：系统可以存储和记录历史运行数据，在出现异常时，可以将当前的运行数据与历史数据进行对比，帮助识别潜在的问题。

故障模式识别：通过对以往故障案例的分析，智能控制系统可以建立故障模式数据库。当监测到的参数与已知的故障模式匹配时，系统可以自动发出预警。

预测性维护：通过分析设备运行数据的趋势，智能控制系统可以预测未来可能出现的故障，并安排预防性维护，从而避免设备损坏和生产中断。

专家系统集成：一些智能控制系统集成了专家系统，该系统包含了设备维护专家的知识和经验，能够对故障进行更深层次的诊断，并提出修复建议。

报警和通知：一旦诊断出潜在故障，智能控制系统会立即向操作人员发出报警，并可通过手机短信、电子邮件等方式发送通知，确保及时采取措施。

通过这些方法，智能控制系统能够在故障造成严重影响之前及时预测并诊断出问题，从而大大降低设备损坏的风险，提高生产效率和设备的可用性