Las máquinas eléctricas generan flujos no deseados y armónicos de corriente. Los armónicos se pueden suprimir utilizando varios métodos. En este artículo, los armónicos se reducen significativamente utilizando Control de Aprendizaje Iterativo (ILC) y Redes Neuronales (NNs). El ILC puede compensar bien los armónicos para la operación a velocidad constante y valores de referencia de corriente. Las NNs se entrenan con los datos del ILC y ayudan a suprimir los armónicos incluso en operación transitoria. El modelo de simulación se basa en mapas de flujo y par, dependiendo de las corrientes y el ángulo eléctrico. Los mapas se generan a partir de la simulación FEM de una máquina síncrona de imán permanente interior (IPM) y se publican junto con el artículo. Se pretende que sirvan a otros investigadores para una comparación directa con sus propios métodos. Los resultados de la simulación en este artículo verifican que al usar ILC y NNs juntos, los armónicos de corriente en operación transitoria se pueden eliminar mejor que sin NNs.