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La corrente di spunto di avviamento e le pulsazioni nella coppia indotta influenzano le prestazioni di un motore a induzione. Le reti neurali artificiali (ANN) e il sistema di inferenza neuro fuzzy adattivo (ANFIS) possono migliorare le prestazioni del motore creando un sistema di controllo che fornirebbe un avviamento regolare al motore a induzione. Il modello dinamico della macchina a induzione in diversi quadri di riferimento è stato implementato utilizzando Matlab Simulink. Sono state addestrate reti neurali basate sulla propagazione feed forward back e su base radiale, con dati ottenuti utilizzando simulazioni, per stimare i diversi parametri richiesti da ANFIS per regolare l'angolo di accensione delle coppie di tiristori collegate back-to-back nel controller di tensione CA. La corrente di spunto e le pulsazioni della coppia sono state ridotte in modo significativo. Le reti neurali a base radiale e feed-forward sono state confrontate per l'addestramento offline e online, il tempo di addestramento, la memoria richiesta per le implementazioni, il numero di neuroni, le procedure e gli algoritmi computazionali, l'affidabilità del sistema e il costo di implementazione più importante. Le reti neurali artificiali e il sistema di inferenza neuro fuzzy adattivo sono stati sviluppati utilizzando le cassette degli strumenti in Matlab Simulink.