Este documento propone una estrategia de control de velocidad sin sensor para un sistema de motor síncrono de imán permanente. Se desarrolló un control por modo deslizante con un algoritmo de optimización de ballenas para mejorar la robustez y reducir el parpadeo. Para estimar la posición y velocidad del rotor, se diseñó un filtro de Kalman extendido utilizando regresión de procesos gaussianos. En este controlador, el método de optimización de ballenas ajusta la ganancia de conmutación para minimizar el error de seguimiento. Sin embargo, proporciona reducción del parpadeo y robustez, gracias a la ganancia adaptativa. El estimador de Kalman extendido calcula la velocidad del rotor utilizando la corriente y el voltaje del motor como observador. El observador garantiza la alta fiabilidad y bajo costo del controlador. La covarianza del ruido y las matrices de peso que validaron el rendimiento de la estimación fueron optimizadas utilizando un algoritmo de regresión. La regresión de procesos gaussianos fue entrenada para aproximar la mejor covarianza y matrices a partir de los resultados de la ejecución del controlador del motor. El rendimiento del método propuesto se demostró a través de simulaciones bajo varias condiciones de cambios en la velocidad de seguimiento y el par de carga.