破碎过程的检测仪表已完全成熟，一般采用大量程雷达料位计检测矿仓料位，采用电子皮带秤或者核子秤检测运输皮带矿量，采用微波料流开关检测设备下料口堵塞情况;在此基础上，集成颚式破碎机、圆锥破碎机、皮带运输机、除尘器等主要设备运转信息，实现一键启停的开停车控制和设备保护的连锁控制，可优化操作岗位数量，减轻工人劳动量。
国外在破碎过程控制与优化方面，Metso的DNA控制系统旨在提高生产过程可操作性和安全性以，其中以Metso HP系列为代表的圆锥破碎机控制系统的通常选取了主传动电机功率和破碎机排矿口尺寸两个参数作为被控变量，通过检测给矿量、压力、功率、油温、排矿口尺寸等来动态调整排矿口尺寸和给矿速率，其目标函数是排矿口尺寸最小、给矿量最大。系统的所有控制动作均是向这两个目标逼近。比较典型的控制策略是挤满给矿方式。JKMR的MOSHGBAR提出通过自适应算法来调整排空口以弥补衬板的磨损，实现破碎机的优化控制。瑞典的Erik Hulthén提出了一种状态机算法，根据设备负荷实时调整排矿口。另据报道，GÖTEBORG开发了一种将过程数据转化为所需要的紧边排矿口设定值的算法，现场应用结果表明，该算法能够自动为调节系统提供紧边排矿口的设定值，与定值控制系统相比可提高合格产品的产量3.5%。德国的Dipl.-Ing.提出了一种负荷驱动来控制整个破碎回路的算法。该方法通过综合考虑整个破碎流程中破碎机、筛网和皮带的负荷情况来合理调整破碎机的给料频率，尽可能的控制整个破碎回路中的设备处于当前工况下允许的负荷上限水平，将产量增加了一倍。
在成功实现逻辑控制的基础上，国内对圆锥破碎机和高压辊磨机的挤满式给料和恒功率控制进行了深入研究和应用，基于PLC和触摸屏控制系统自主开发了山特维克CH420圆锥破碎机自动控制系统，与自带的ASRi控制系统相对，功能相仿，改造成本节约了80%;开发了单片机为核心的液压圆锥破碎机智能控制系统，设计了模糊参数自整定PID 控制和改进型模糊 Smith 预估器的智能控制器，有效降低了数学模型不匹配对系统的影响，较好地实现了破碎机的恒功率控制;开发了基于 S7-300PLC 与WinCC的破碎机排矿口模糊控制系统，实现了破碎机排矿口的自动调整和功率最大化，系统运行稳定，上述控制算法的应用提高了破碎效率，降低了单位矿石能耗。
在上述基础上，国内在破碎过程智能故障诊断方面做了初步的探索，该诊断系统以在线检测数据为支撑，以因果推理、主元分析和机器学习技术相融合，可以及时发现潜在的生产异常或者故障，通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在。
近年来，国内学者研究了模糊PID控制技术及Smith预估方法在碎矿过程优化控制中的应用。由于模糊控制不依赖精确的数学模型，能够很好的克服非线性因素影响，并且具有较强的鲁棒性。一般常采用模糊控制和PID控制结合的控制方式，吴宇平提出了一种基于模糊遗传优化算法的碎矿系统给矿量优化控制策略，控制器采用模糊自适应PID 控制算法，并利用遗传算法对控制器参数进行优化，以提高参数在线寻优能力。任金霞提出了一种基于神经网络和Smith 预估器的模糊PID 控制方法，使仿真控制效果得到了明显的改善，采用自适应控制与模糊PID 相结合的方法，应用于圆锥破碎机给矿量控制系统。杨丽荣将模糊控制理论引入到破碎机恒功率控制中，模糊控制不依赖于对象的精确模型，能够较好地克服破碎机主电机功率非线性、时变等因素的干扰影响，动静态性能和抗干扰均优于传统的人工调整控制和PID 控制，具有较强的鲁棒性。肖成勇采用模糊控制方法设计了一套液压圆锥破碎机排矿口自动调整系统，连续监测破碎机内部的实际负荷和运行状态，实现排矿口的自动调整，以模糊控制理论为基础，利用 MATLAB 提供的仿真工具 SIMUlink，对模糊控制器控制规则进行参数的仿真优化，通过参数响应效果的比较，使模糊控制系统得到最快阶跃响应，得到了优化后的模糊控制规则表。李爱莲设计了模糊参数自整定 PID控制和改进型模糊 Smith 预估器的智能控制器,对破碎机的恒功率控制进行了仿真研究。岳峰采用一种改进型Smith预估器，利用模糊控制在线整定其一阶惯性环节的时间参数，最终把模糊自整定PID控制与模糊自适应Smith预估环节结合起来构成一个模糊Smith智能控制方案。针对圆锥破碎机控制系统具有不确定大纯滞后问题，通常是在 PID 反馈控制基础上引入 Smith 预估器来提高系统的控制质量，但是由于 Smith 预估器过于依赖被控对象的数学模型，PID-Smith 控制难以获得满意的控制效果。将模糊控制与Smith 预估控制结合，可改善系统的性能，但是模糊控制的稳态性能较差，仍达不到理想的控制效果，高宏岩将模糊控制、积分控制和 Smith 预估控制集成，组成模糊复合控制，应用于圆锥破碎机控制系统中。
人工神经网络方法的应用，刘达根据破碎机的粒度特征曲线等工作参数，并依据破碎机的排料粒度均值和粒度方差对破碎机的工作性能进行了量化，建立了破碎机基于BP神经网络模型，根据破碎各段产品筛分粒度数据，建立了带粒度分布优化的破碎过程模型，以利润为目标，建立基于BP神经网络和误差最小原则的破碎优化模型，并采用遗传算法进行求解。圆锥破碎机的电振给矿机随着进料的粒度及干湿度的变化，其执行器的特性为含变时滞的非线性环节，粒度越大，湿度越大，电振机带来的时滞就越大，一般控制系统设计中将电振机作为一个纯比例惯性环节或者简化为纯比例环节，因而使设计的系统和实际系统的特性出入较大，任金霞提出了一种基于神经网络整定的模糊预估策略，利用神经网络整定PID参数进行了仿真研究。
模型预测等方法，高压辊闭路破碎系统的主要工艺参数控制包括稳定给料控制、处理量调节控制及产品粒度控制，对产品的粒度控制一般是采用闭路筛分工艺来实现的，若生产中产品粒度变粗，则筛上返回量增加，即循环量增加，造成高压辊磨机的通过量要增加，功耗增加，由于新给矿量并没变化，所以增加的功耗也就用于矿石粒度的细度控制。张勇根据皮带称得到的循环负荷的变化趋势，研究矿石性质是否发生变化，决定是否需要调节高压辊磨机的设定压力，使设备的工作参数更为合理。董钢建立针对曲线腔形圆锥破碎机的生产率计算模型，基于总体平衡理论，对圆锥破碎机破碎腔分层情况进行分析，将述破碎产品粒形的经验模型与粒度预测模型相结合，建立基于粒度分布情况的破碎产品针片率预测模型、基于质量控制预测机制的圆锥破碎机优化设计模型，用于高效新型圆锥破碎机的设计。杨国亮提出了一种基于大脑情感学习模型(BEL)的人工智能控制方法，BEL 模型是基于大脑中杏仁体和眶额皮质组织信息间传递方式的计算模型，简称A-O系统模型，基于大脑情感学习模型的新智能控制器，应于圆锥破碎机控制系统，具有良好的反应速度和较强的鲁棒性。
另外，为实现破碎过程挤满给矿，破碎机一种控制方法是将实际电流值与设定的偏差信号作为 PI 调节器的输入信号，通过调节变频器的频率改变破碎机给矿皮带的速度，从而改变破碎机的给矿量，实现破碎机的自动充满给矿。陈夕松提供了一种圆锥式破碎机挤满给矿的自动控制装置及其方法,对设备自动调节,使破碎机处在最佳负荷运行状态同时克服工人手动操作的不足,根据破碎机机腔料位高度自动调节给矿,实现挤满给矿的自动化。
相比较而言，国外圆锥破碎机的控制系统选取电机工率和主传动破碎机排矿口尺寸作为控制主参数，检测压力、功率、给矿量等的变化来动态调节排矿口尺寸和给矿速率。系统的所有控制动作都是向着排矿口尺寸最小而给矿量最大的目标逼近。
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