关键词：电气传动系统；智能控制；问题；措施
电气传动系统指的是将电动机的电能转化为机械能的过程，也就是以电动机为基础产生机械运动的一种拖动的方式，而智能控制技术是自动控制科学发展过程中所出现的一种不同于以往传统的控制技术，随着现代电气传动系统越来越复杂，所带来的直接问题就是受控对象的日趋复杂，在这种情况下很难构建起较为完善的针对复杂被控对象的数学模型，所以在复杂的控制对象下，经典的控制模型所构建的控制系统难以达到理想的控制效果。
1智能控制系统的兴起及其特点
1.1智能控制系统的兴起
对于电气传动系统来说，智能控制是对其进行自动化控制的基础和保证，能够更好地实现电气传动系统的良好运行，促进其在社会生产中的良好应用，实现社会生产的稳定发展。智能控制作为解决实际生产的技术问题而开发的功能，有效地促进了实际生产中问题的解决，为满足人们多样化的物质需求和社会的不断发展做出积极探索与努力。不断增强智能控制的研究，实现其应用领域的扩展，满足电气传动系统的实际需要。同时要根据电气传动系统的实际情况，深入挖掘智能控制概念，提高电气自动化控制水平，与社会发展步伐相协调，实现智能控制水平的提高。在电力传动系统不断发展的过程中，智能控制系统可以说是一个转折点，这使得电力传动系统的控制策略有了更多的研究和应用思路。智能控制系统是为了解决电力发展过程中的需求而逐步发展的产物。随着企业对自动化要求的提高和自动化应用范围的不断扩大，控制系统对控制对象的类型要求越来越高，控制对象的结构和内部结构也越来越复杂。传统的控制系统很难准确地得到这些控制对象的模型，传统的控制系统无法逐步完成控制任务。在这种情况下，只能由人工控制。为了使系统能够像操作人员一样灵活、准确地操作，经过科研人员的不断总结和实践，最终借助计算机技术开发出控制系统。
1.2智能控制系统的特点
与传统的控制方法相比，智能控制系统具有许多特点。
（1）智能控制系统突破了传统控制方法固定模式的局限，不依赖于控制对象的构造和模型的分辨率。通过计算机技术，控制处理能够达到自动灵活的效果，能够自动处理各种常见的突发事件，使智能控制系统具有非线性。
（2）智能控制系统不仅在控制对象的控制范围上有了很大的提高，而且在更复杂的系统控制中具有较强的处理能力。根据计算机中的参考数据，选择最佳的控制和处理方法。当遇到突发性问题时，可根据实际情况随机改变，模拟人脑的应急思维，控制系统能主动分析和决策。
2电力传动系统智能控制方法综述
2.1模糊控制
智能控制中的模糊控制模型具有更复杂的控制器结构，其应用过程也相对复杂。智能控制可以模拟人脑，实现电气传动系统的智能化管理和控制，实现电传动系统的自动控制功能的实现，为相关行业的可持续发展打下坚实的基础。同时，模糊控制方法有两个优点：一是输入输出控制易于操作，可以提高系统的效率，促进电传动系统保持良好的传动比，实现电传动系统的良好运行。二是能保证电传动系统的运行质量和效率，有效提高电传动系统运行的安全性和稳定性。
2.2神经元控制
由于电力拖动系统运行中的复杂问题，传统的方法不可避免地会导致操作人员花费大量的时间和精力去解决问题，而且很难预测，通常是意想不到的。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通过控制智能控制器中的单个神经元，可以很容易地解决复杂的问题。然而，当一个企业的配套技术缺乏计算机硬件时，针对单一网络能力的电传动系统智能控制的应用控制效果并不理想，会阻碍单个神经元的控制。但是，单个神经元在其应用中可以取得良好的效果，能够有效地处理各种突发性问题，实现电传动系统的良好运行，达到提高其生产效率的目的。
3电传动系统的智能控制策略
3.1模糊控制在输电系统智能控制中的应用分析
根据模糊控制的基本原理，它可以有效地控制模糊数学模型的应用过程，管理具体的控制过程，提供控制系统的动态和更详细的信息，使其更加详细和具体，智能控制可以实现更精确的控制。在现实生活中，电传动系统是一个可变的、非常复杂的过程。智能控制的实现及其在电力传动系统中的应用，可以提高发电机、电动机、变压器等电气设备的电动机传动系统的自动控制和优化设计过程等工作效率，为了准确地控制电传动系统中的模糊控制，有必要对模糊控制系统的框架结构进行合理化。
首先，变量是在初始化过程中定义的。在输出过程中需要包含焦点误差输入变量的变化率。控制变量的初始化可以保证变量的输入。其次，模糊控制是将数字输入滤波器的值转换成相应的温度值，有效地转换成脉冲的个数，并对语音变量进行测量。最后，根据系统逻辑，基于模糊控制的概念，根据人类思维方式对模糊控制器中系统信息的影响，对系统控制语言库的脑逻辑评价、评价系统变量的转换和模糊规则库的数据处理进行了研究开展。所有的结构都是模糊控制器的一部分。从而获得更清晰的控制信号，然后将获得的控制信息输入到系统的输入值中，实现其控制功能。
3.2神经网络控制在输电系统智能控制中的应用分析
作为智能控制的重要组成部分，神经网络的原理主要是在网络系统中，结合人工智能来控制一些学科，如学习、神经网络、生物学、数学等，通过人脑的思维，来模拟有效控制对象的控制和适应能力，对环境变化的适应性强。例如，在电驱动系统中，传统的控制方法无法检测和控制发动机的转速控制，而神经网络控制技术可以计算出系统中的发动机转速，并根据结果自动确定和调整，达到控制的目的。因此，神经网络控制适合于传统电气系统对发动机转速的控制。同时，与电动执行器的手动控制相比，具有对系统中各种错误进行诊断、及时显示、对检测到的信号进行详细、及时的分析，并将结果保存在知识库中的优点。此外，专家控制在综合定量知识和能力方面也存在不足。神经网络控制具有较高的处理精度和计算精度，在一定程度上必须完全满足整个输电系统的要求。另外，需要注意的是，神经网络控制有许多缺点。例如，当离线学习后再次进行在线学习时，当检测并报告偏差数据信号时，神经网络控制的效果很小。然而，在线学习和离线学习都可以发挥作用。其原因是专家控制有效地减少了电力拖动系统停电的发生，通过在线学习提高了电力拖动系统的运行稳定性。
3.3遗传算法应用
遗传算法原本与计算机技术无关，是模仿达尔文提出的进化论而衍生的理论。大意是模仿自然进化中优胜劣汰的方法寻找最合适运行程序的优解算法。该方法最大的优点是不依赖于计算过程中任何的辅助信息，例如梯度信息等，只需要有目标计算对象的相适应的函数就行。这种方式为解决疑难问题提供了框架，顺理成章的运用在人工智能控制系统中。这种遗传算法为支撑的人工智能系统运用在电气传动的控制中也能解决许多问题。
结论
智能控制作为电力传动系统中对电力设备有效控制，缓解了电力企业的人员紧张问题，减少了对操作人员的需求，使企业减少了人力支出，降低了企业成本。控制系统能根据神经网络和计算机数据进行人脑模拟，有效的控制电力传动系统，使控制更加高速和准确。由于智能控制系统还不能满足所有的受控对象的全部控制内容，因此，在具体使用中，对满足不了控制需求的电力传动系统，还是需要专业的技术人员进行人工控制或者使用传统的控制器。
参考文献：
[1]吴秀生.电气传送系统下的智能控制[J].电源技术应用,2019,11.
[2]杨越胜.人工智能在电气传动控制中的应用[J].企业导报,2018,12.
论文作者:高云
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第23期
论文发表时间:2020/5/8