Thiết kế bộ điều khiển phân phối mô men xoắn tối ưu cho bộ đồng bộ nam châm vĩnh cửu từ thông trục ba đĩa (AFPMSM ba đĩa) giúp tối ưu hóa hiệu suất đồng thời đảm bảo độ bền, ổn định và khả năng thích ứng trong điều kiện thực tế. Điều này rất quan trọng để tối đa hóa tiềm năng của AFPMSM, đặc biệt là trong ứng dụng hiện đại như xe điện và năng lượng tái tạo. Do đó, một bộ điều khiển tương thích với các hệ thống phức tạp hơn trong tương lai là điều cần thiết. Bài báo này trình bày một hệ thống kết hợp các thuật toán điều khiển mô men xoắn dựa trên mạng nơ-ron truyền ngược (BP-ANN) và Hệ thống suy luận nơ-ron mờ thích ứng (ANFIS). BP-ANN sử dụng cấu trúc nhiều lớp trong đó lớp đầu vào xử lý các yếu tố như mô men xoắn tải, tốc độ quay và dòng điện stato, các lớp ẩn mô hình hóa các tương tác phi tuyến tính phức tạp và lớp đầu ra dự đoán mô men xoắn tối ưu cho hoạt động của AFPMSM. Đào tạo liên quan đến việc giảm thiểu lỗi giữa mô men xoắn dự đoán và thực tế thông qua quá trình giảm dần độ dốc và điều chỉnh lặp lại các trọng số và độ lệch. Bộ điều khiển dựa trên ANFIS nâng cao hiệu suất bằng cách tích hợp việc học mạng nơ-ron với logic mờ để tối ưu hóa mô men xoắn đầu ra. Bằng cách tận dụng thế mạnh của cả BP-ANN và ANFIS, hệ thống cung cấp giải pháp ổn định, hiệu quả và thích ứng cho AFPMSM ba đĩa. Các mô phỏng Matlab/Simulink xác nhận tính hiệu quả của nó, cho thấy sự phân bổ mô-men xoắn cân bằng, giảm tổn thất năng lượng, cải thiện hiệu quả truyền động và khả năng thích ứng với tải trọng đột ngột hoặc thay đổi đường, đảm bảo tính ổn định và tăng cường phản ứng động.