在实际运行中，为了保障电力传动系统运行状态的稳定性，提高系统信息处理与控制效果，可在系统控制活动中引入模糊理论和神经网络技术，借助技术应用优势，来智能处理系统运行时存在的问题，以提高系统运行状态的稳定性，降低系统故障的发生概率。

1模糊与神经网络技术分析

1.1模糊理论

该理论是模糊集合的基本概念，或者将连续隶属度函数理论充分融合在一起，从而得到的新理论。在该理论的具体应用中，可以将其细分为模糊数学、模糊系统、不确定性和信息、模糊决策、模糊逻辑与人工智能等，而且这些内容在保持相对独立的情况下，也保持着较强的关联性。在模糊理论的具体应用中，多将其应用在模糊系统当中，从而提高模糊理论最终的应用效果，维持电力传动系统运行状态的稳定性。

1.2神经网络技术

该理论在应用中，会由大量神经元通过有效联系来形成非线性动态系统，其主要是一种仿生物神经网络的能力，在应用中能够从外界环境与其他神经元中来获取所需信息。而且在神经网络技术理论的应用中，也可以通过简单计算，将得到的分析结果直接输入到外界或者其他神经元当中。而神经系统当中的神经元也处于相互联系的状态，能够基于神经元的自身动力学特征，来自动转换为新平衡模式，组建新的神经元映射关系。除此之外，神经网络技术在应用中，能够基于实际情况来设置不同的连接方式，以保证神经网络技术的应用效果，得到所需要的应用数据^[1]。

2模糊与神经网络技术在电力传动系统中的应用要点

2.1控制系统

两类技术在控制系统当中的应用，主要体现在以下几方面：（1）技术可应用在整个控制系统运行过程，可以在整个系统中增设自适应机制，对于系统的运行模式与状态进行动态调整，而且在技术辅助下，也可以建立相应的模糊规则与自适应函数，基于系统实际运行参数，针对性调整相关器件的工作状态，以保证系统运行状态的稳定性与安全性。（2）系统运行故障处理，在控制器出现运行故障问题时，依托模糊与神经网络技术建立的函数，来完成故障分析，确定故障出现的具体原因，并拟定相匹配的处理策略，以维持整个系统运行状态的稳定性^[2]。而且，对于策略执行情况，也会进行反馈建议整理，以论证策略的可行性，同时也为控制系统的优化提供良好参考。

2.2稳定器

两类技术在稳定器当中的应用，主要体现在以下几方面：（1）在以往电力传动系统的运行中，稳定器会处于较低频率的运行状态，为了保持其处于此状态，会借助两类技术来开发自适应控制技术，来对稳定器工作状态进行监督与动态调整，从而保证整个电力传动系统工作状态的稳定性。并且在应用中也需要结合电力传动系统工作状态，来灵活调整稳定器低频振动参数，以提升整个系统工作状态的稳定性^[3]。（2）利用技术可以实现对象线性模型的更新与优化，整个过程中所用算法的便捷性较强，控制效果也更加明显。（3）两类技术建立的管控系统，在应用中也具有良好的学习能力，可以在积累相应的学习经验，为系统不断优化提供良好参考，保证稳定器工作状态的稳定性。

2.3速度控制器

两类技术在速度控制器当中的应用，主要体现在以下几方面：（1）技术可应用在整个速度控制器工作过程，基于技术应用优势来搭建自适应机制，对于速度控制器运行模式与状态进行灵活调整，并且也会依托函数来对速度控制器实际运行参数进行采集与计算，以此来判断速度控制器工作状态的安全性，以此来下达相应的调整指令，维持电力运行系统运行状态的稳定性。（2）速度控制器运行故障处理，在控制器出现运行故障问题时，也会在函数辅助下来对故障问题进行细化分析，基于函数分析结果来下达相应的运行指令，指令执行过程的反馈数据也会录入到函数中进行再次处理，以判断指令结果的可靠性，直到系统恢复到正常的工作状态。

2.4转矩控制器

两类技术在转矩控制器当中的应用，主要表现为以下几点：（1）技术在转矩控制器当中的应用，主要使用到了模糊估算法和模糊逻辑算法来评估转矩控制器的工作状态，在发现控制器出现较大误差问题时，则会根据算法的反馈数据来拟定控制器工作参数，从而提高控制器工作状态的稳定性，降低异常问题的发生概率。（2）借助自适应机制来对变化参数进行确定，以此来保证整个控制器运行性能的稳定性。通常情况下也会利用仿真方式来对整个转矩控制器的工作状态进行识别与分析，以提高问题发现的及时性，降低设备运行故障带来的负面影响。

2.5感应电机

除上述提到的相关内容外，两类技术在感应电机工作控制活动中，也有着良好应用，具体体现在以下几方面：（1）技术可应用在感应电机的工作过程中，基于技术应用优势能够建立自适应函数，来对感应电机工作状态数据进行计算，对比标准数据后来判断感应电机工作状态的合理性，若发现了不合理的情况，也会及时下达调整指令，恢复感应电机工作状态的稳定性，提高电力运行系统运行状态的稳定性。（2）感应电机运行故障的科学化处理，在感应电机出现运行故障问题时，也会在函数辅助下来科学分析问题的产生原因，以此来提高拟定策略的匹配度。而且指令执行数据也会录入到函数中进行处理，直到系统恢复到正常工作状态后再停止下达指令。

结束语

综上所述，在电力传动系统的工作中，受到各类因素的影响，容易出现运行故障问题，影响到系统运行安全性。在系统运行控制活动中，引入模糊与神经网络技术，能够提高系统运行状态的稳定性，提升问题响应及时性，从而营造良好的系统运行环境，延长电力传动系统的使用寿命。

参考文献

[1]张水龙.电气传动系统的智能控制问题初探[J].电气传动自动化,2020,42(04):21-23.

[2]张仁光.电气传动系统的智能控制问题探析[J].农村经济与科技,2019,30(22):244-245.

[3]刘娜,董志冉.电力传动系统模糊与神经网络技术的运用[J].设备管理与维修,2019(19):117-118.