El artículo propone una completa solución neuronal al control vectorial directo de un motor trifásico de inducción que incluye controladores neuronales de velocidad, flujo y torque entrenados en tiempo real, lo cual permite acelerar la reacción a carga variable. Las ecuaciones básicas y los elementos del esquema de control directo de orientación del campo magnético, están dados. El esquema de control esta realizado a partir de nueve redes neuronales con conexiones hacia delante, entrenadas en tiempo real con el algoritmo de retropropagacion del error o el algoritmo fuera de línea de Levenberg-Marquardt con datos tomados de la simulación usando el control PI. Los resultados gráficos de modelación muestran un mejor comportamiento del control neuronal con respecto al control PI realizando el mismo esquema de control general.

Baruch, I. S. & de la Cruz, I. P. (2009). A Direct Adaptive Vector Neural Control of a Three-Phase Induction Motor. Científica: La Revista Mexicana de Ingeniería Electromecánica, 13(4), pp. 183-192.