En las últimas décadas, los vehículos aéreos microscópicos impulsados por hélices eléctricas se han convertido en un tema candente y se han desarrollado rápidamente. El rendimiento de los vehículos depende de la velocidad de rotación de las hélices, por lo tanto, mejorar la precisión de la medición de la velocidad de rotación es beneficioso para el rendimiento del vehículo. Este artículo presenta el desarrollo de un sensor suave para la medición de la velocidad de rotación de una hélice eléctrica. Se deriva un algoritmo de aprendizaje adaptativo para el sensor suave utilizando la teoría de hiperestabilidad de Popov, sobre la cual se propone un algoritmo de aprendizaje adaptativo de un paso de retraso para resolver el problema de implementación del sensor suave. Es importante destacar que solo la señal de entrada y el instante de conmutación del motor se utilizan como entradas en el algoritmo, lo que hace posible su implementación fácil en tiempo real. Los resultados de las pruebas experimentales han demostrado el rendimiento de aprendizaje y la precisión del sensor suave.