近年来,环境污染和石油资源的日益枯竭使得人们对燃油汽车的质疑越来越强烈,新能源汽车的发展成为各大汽车企业乃至各国专家学者关注的焦点。内置式永磁同步电机（Interior Permanent Magnet Synchronous Motor,IPMSM）以其高效、功率密度大和内部结构简单等特点在电动汽车电驱动系统领域得到了广泛的应用。由于实际控制变量的给定值与电机实际工况需求不匹配,可能会存在低速时效率不高、高速时输出转矩和转速不足等问题。因此,本文针对纯电动汽车用内置式永磁同步电机,研究了一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）d-q轴电流回归模型,通过对全速域非测量点的d-q轴电流进行高精度的预测,提升电机运行的性能。本文主要研究内容如下:首先,对IPMSM的基本数学模型进行了分析;通过坐标变换理论对数学模型进行简化;研究了空间矢量脉宽调制的实现原理,并对目前常见的几种永磁同步电机的矢量控制策略方法作了简要的表述。其次,针对IPMSM在不同运行区域的特性需求,在恒转矩区以效率优化为目标,通过最大转矩电流比控制对d-q轴电流进行合理分配;在恒功率区以输出转矩为优化目标,建立最大转矩数学模型,定性分析d-q轴电流分配规律,构建一种全工况下的电流分配模型。然后,通过对实际工程中测功机数据标定的分析;提出一种基于GBDT算法的d-q轴电流回归策略;优化了测功机在全工况非测量点下的电流标定精度问题;通过测功机对电机控制系统不同工况下的转矩、转速、电压、电流、电机效率等数据进行采集,建立基于GBDT电流回归模型。根据电流影响因素的重要性分析结果,合理选择模型的输入变量。误差分析说明该模型可以对电流进行高精度预测且具有良好的泛化性。最后,搭建测功机台架实验平台,对80kW永磁同步电机不同工况下的电机参数进行数据采集。利用GBDT电流回归模型对实测数据进行建模,对表格数据进行扩展。通过与原始表格数据的电机性能测试结果进行对比分析,来验证该控制策略的有效性。