El alto rizado de par afecta drásticamente la aplicación del motor de reluctancia conmutada (SRM). Para reducir el rizado de par, se propone una red neuronal de par de referencia (RTNN) para ajustar el par de referencia en línea. En primer lugar, la RTNN se basa en el método de función de compartición de par (TSF). Además, la RTNN está diseñada como una red de entrada y salida única. Dada la relación periódica entre el rizado de par y el ángulo del rotor, el ángulo del rotor constituye el parámetro central del nodo de la función implícita en la RTNN. Por lo tanto, un ajuste de un paso de la RTNN puede funcionar bien para restringir el par de referencia. Por último, el error de par se utiliza para ajustar los parámetros de la RTNN y reducir el rizado de par. En el entorno de MATLAB, a través de la comparación de simulaciones con el método de compensación de par difuso y corriente PD, se demuestra la efectividad de la RTNN en la supresión del rizado de par con diferentes cargas y velocidades.