Un observador es una parte crucial del control sin sensores de un motor síncrono de imán permanente (PMSM). Un observador, basado en ecuaciones matemáticas, depende de información sobre varios parámetros del motor controlado. Si el motor es reemplazado, entonces necesitamos conocer los valores de los parámetros del motor y restablecer los parámetros del observador. Este artículo discute un observador inteligente que puede ser utilizado para varios motores con diferentes parámetros. El observador inteligente propuesto fue desarrollado utilizando métodos de aprendizaje automático. El algoritmo central de este observador es una red neuronal de Jordan modificada. Procesa , , , y para producir valores y . Se combina con una función de lazo de fase para generar información de retroalimentación de posición y velocidad. El proceso de aprendizaje fuera de línea se lleva a cabo utilizando datos adquiridos de las simulaciones de motores PMSM. Este estudio utilizó cinco PMSMs con diferentes parámetros, tres como fuentes de referencia de aprendizaje y dos como fuentes de prueba. El observador inteligente propuesto se utilizó con éxito para controlar motores con diferentes parámetros tanto en simulaciones como en hardware experimental. El error promedio en la posición estimada para la simulación fue de 0.0078 p.u y el error fue de 0.0100 p.u para la realización experimental.