智能减速电机是一种利用人工智能技术实现自适应控制的电机，它的控制需要实现高效稳定的运行和智能化的自适应控制。智能减速电机的控制涉及到多个参数，包括电机的负载、转速、输入功率、环境参数等等，需要通过多种传感器来实时监测。

在智能减速电机的控制中，需要采用一些智能化的控制策略和算法，下面列出一些常用的控制策略：

1. 神经网络控制：通过使用神经网络算法，实现对电机的非线性建模和预测控制，从而提高电机的性能和稳定性。

2. 模糊控制：通过使用模糊逻辑和控制算法，实现对电机的自适应控制，从而适应不同的运行环境和负载变化。

3. 遗传算法控制：通过使用遗传算法等智能优化算法，实现对电机的优化控制，从而提高电机的效率和降低能耗。

4. 强化学习控制：通过使用强化学习算法，实现对电机的智能化自适应控制，从而适应不同的负载变化和运行环境。

5. 多目标优化控制：通过将多个目标函数整合成一个多目标函数，并采用多目标优化算法，实现对电机的多目标优化控制。

需要注意的是，智能减速电机的控制需要具备一定的人工智能和控制理论知识，同时还需要进行大量的实验和测试，以保证电机的稳定性和可靠性。在实际应用中，还需要根据具体情况选择合适的控制策略和参数，以最大限度地提高电机的效率和降低能耗。