Nghiên cứu này đề xuất kết hợp điều khiển logic mờ với điều khiển trượt dựa vào chế độ trượt Quasi (SMC-FL-Q) để điều khiển độc lập công suất máy phát điện gió nguồn kép (DFIG). Đây là loại máy điện có hiệu quả cao và thường được sử dụng trong tua-bin gió. Điều khiển mờ là việc kiểm tra, phát triển và thử nghiệm các hệ thống dựa trên các quy tắc mờ. Điều khiển trượt là bộ điều khiển có cấu trúc thay đổi dựa trên tín hiệu điều khiển không liên tục buộc quỹ đạo trạng thái của hệ thống tiếp cận đến mặt trượt. Bộ điều khiển đề xuất được thiết kế để đảm bảo công suất thực tế của máy phát điện nguồn kép bám theo công suất mong muốn trong thời gian hữu hạn và giảm hiện tượng chattering quanh mặt trượt. Lý thuyết Lyapunov được sử dụng để kiểm tra tính ổn định của hệ thống. Các kết quả mô phỏng của bộ điều khiển SMC-FL-Q áp dụng cho hệ thống DFIG được so sánh với bộ điều khiển PI mờ thích nghi và nơ-ron mờ hồi quy loại 2. Các kết quả so sánh đã cho thấy bộ điều khiển đề xuất hiệu quả hơn với độ vọt lố là 0(%), sai số xác lập hội tụ về 0, thời gian tăng, thời gian xác lập của công suất tác dụng và phản kháng tương ứng là 0,0021(s), 0,0031(s) và 0,0016(s), 0,0029(s).This study proposes to combine fuzzy logic control with sliding mode control-based Quasi sliding mode (SMC-FL-Q) to independently control the power of a doubly fed induction generator (DFIG). This type of electric machine is highly efficient and is often used in wind turbines. Fuzzy control is the inspection, development and testing of systems based on fuzzy rules. Sliding mode control is a controller with a variable structure based on intermittent control signals that forces the system's state trajectory to approach the sliding surface. The proposed controller is designed to ensure that the actual powers of the DFIG follow the desired powers in a finite time and reduces the chattering phenomenon around the sliding surface. Lyapunov theory is used to check the stability of the system. Simulation results of the SMC-FL-Q controller applied to the DFIG system were compared to the adaptive fuzzy PI and Recurrent Type-II Fuzzy Neural Networks. The comparison results showed that the proposed controller was more effective without the overshoot, the steady-state converges to 0, the rising time, the settling time of the active and reactive power is 0.0021(s), 0.0031(s) and 0.0016(s), 0.0029(s), respectively.