在永磁同步电机系统中,转速-电流双闭环是一种较为常见的控制结构。其中,电流环的性能直接决定了电机系统中电流环动态和稳态性能,是提高永磁同步电机系统控制性能的关键。电流预测控制应用电机和逆变器数学模型预测下一时刻电机电流响应,从原理上提高了交流电机系统电流环带宽,提升了电流环动态性能,是近年来研究的热点。根据电压矢量的作用方式不同,预测控制主要分为直接预测控制(direct predictive control—DPC)和 PWM 预测控制(PWM predictive control—PPC)。电流预测控制能够使电机电流获得良好的动态和稳态响应,但也存在一定问题,由于预测控制是基于对象模型的方法,控制器对模型准确度要求较高。而实际系统中一些关键的电机系统参数难以准确获取,也有一些参数会随电机运行状态变化而改变,如定子电感、电阻、磁链等,进而导致控制模型参数失配,使得电机电流控制出现振荡或静差,电流振荡会导致电机转矩波动甚至造成变流器过流损坏;控制静差会导致在转矩模式下无法输出给定转矩等问题,上述参数敏感性问题在PWM预测控制中尤为突出。针对PWM预测控制参数敏感性问题,本文提出了一种基于模糊控制算法的改进型模型预测控制,引入智能控制算法对动态、稳态过程和参数失配进行逻辑判断,采用比例积分(PI)环节对模型预测控制器进行权重补偿的方式,在动态过程中减小PI补偿环节作用效果,以减小积分作用对模型预测控制动态性能的影响,在稳态过程中增强PI补偿环节的作用效果,以消除模型预测控制参数不准带来的振荡和静差问题。同时,在模糊算法基础之上设计了新型磁链观测器。磁链观测器的引入,从根本上解决了磁链误差对控制性能的影响。最后,在2.3kW永磁同步电机实验平台上进行了实验验证,对改进算法和传统算法进行了对比测试。结果表明,本文所提算法在保证参数准确下模型预测控制动态性能的同时,消除了磁链参数对动态和稳态性能的影响以及电感参数对稳态性能的影响,增强了系统的参数鲁棒性。