Partiendo del hecho de que en los sistemas de control sin sensor de un Motor Síncrono de Imán Permanente (PMSM), el par de carga puede tener variaciones cortas y significativas, este documento presenta el control sin sensor de un PMSM basado en un controlador de Rechazo de Perturbaciones Adaptativo Lineal (LADRC). Esencialmente, la operación exitosa del controlador LADRC para lograr un rendimiento de control de velocidad del rotor del PMSM depende de una buena estimación de las perturbaciones que actúan en el sistema. Tradicionalmente, se utiliza un Observador de Estado Extendido (ESO) para hacer dicha estimación. En este documento, se propone utilizar un Observador de Perturbaciones (DO) para estimar las perturbaciones externas, y después de su rechazo, el controlador LADRC garantiza un comportamiento global equivalente del sistema de control con un integrador doble ideal, aumentando así la facilidad para lograr el rendimiento de control deseado. Se presentan las estructuras de control y la implementación de Matlab/Simulink del sistema de control sin sensor del PMSM basado en el controlador LADRC con un observador de tipo ESO-/DO, así como su uso en conjunto con un agente especialmente entrenado de Aprendizaje de Refuerzo de Gradiente de Política Determinística Retrasada Doble (RL-TD3) que proporciona señales de corrección para una estimación más precisa de las perturbaciones externas y, por lo tanto, un mejor rendimiento de control. Para optimizar el valor de ganancia del observador de tipo DO, se utiliza un algoritmo de inteligencia computacional como el Algoritmo de la Colonia de Hormigas (ACO). Se logra un rendimiento cualitativamente superior utilizando LADRC con la estructura de control de agente RL-TD3 en términos de robustez paramétrica, tiempo de respuesta y error en estado estacionario. Además, al calcular la dimensión fractal (DF) de la señal controlada y la velocidad del rotor del PMSM, se encuentra que cuanto mayor es la DF, mejor es el rendimiento del sistema de control. La validación de la superioridad de las estructuras de control propuestas se realiza mediante simulaciones numéricas en el entorno de Matlab/Simulink.