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A corrente de inrush inicial e as pulsações no torque induzido afetam o desempenho de um motor de indução. Redes neurais artificiais (ANNs) e sistema de inferência neuro difuso adaptativo (ANFIS) podem melhorar o desempenho do motor criando um sistema de controle que proporcionaria partida suave para o motor de indução. O modelo dinâmico da máquina de indução em diferentes sistemas de referência foi implementado usando o Matlab Simulink. Redes neurais baseadas em propagação de feed forward back e radial foram treinadas, com dados obtidos por meio de simulações, para estimar diferentes parâmetros exigidos pela ANFIS para ajustar o ângulo de disparo de pares de tiristores conectados back-to-back no controlador de tensão CA. A corrente de pico e as pulsações no torque foram reduzidas significativamente. Redes neurais de base radial e feedforward foram comparadas para treinamento off-line e on-line, tempo de treinamento, memória necessária para implementações, número de neurônios, procedimentos computacionais e algoritmos, confiabilidade do sistema e o custo mais importante de implementação. Redes neurais artificiais e sistema de inferência neuro fuzzy adaptativo foram desenvolvidos usando caixas de ferramentas no Matlab Simulink.