为应对全球性的能源短缺和环境污染,汽车电动化成为了现阶段交通系统在经济和技术上极具前景的解决方案。永磁同步电机（PMSM）因其优良的特性在汽车领域得到了广泛应用。车辆复杂的运行环境对电机控制系统提出了更多的要求和约束。模型预测转矩控制（MPTC）易于处理多目标和复杂约束控制问题,受到了广泛关注。本文以永磁同步电机为研究对象,针对永磁同步电机MPTC系统多目标优化控制中的成本函数设计问题展开研究,主要研究内容如下:考虑了降低开关频率的多目标优化需求,构建了包括磁链控制、转矩控制和开关次数控制在内的多目标成本函数,通过搜索法确定了开关次数权重系数。分析了固定权重系数成本函数存在的问题,提出了一种动态权重系数成本函数,降低了系统失控的风险,并研究了在不同工况下最优权重系数的设计。进一步基于模糊控制理论,实现了权重系数的在线调节。对所提控制算法进行了仿真分析和硬件实时性测试,验证了所提控制算法的可行性和有效性。对于成本函数多目标优化中所涉及的权重系数调整问题,也可采用消除权重系数的方法。基于级联法对控制目标进行分离优化,从而无需进行权重系数的设计与调节,并分析了级联规则的设计对系统控制性能的影响。进一步将级联MPTC应用到上述多目标优化问题,仿真验证了级联MPTC可有效降低开关频率,实现了多目标协同优化。最后对控制算法的实时性进行了测试,体现了级联MPTC在算法实时性方面的优势,并通过进一步的算法简化,实现了更低的计算负担。统一控制变量的量纲也是避免权重系数设计的可行思路。因此基于排序的多目标优化方法被采用,代替了传统MPTC中单一的成本函数,实现了控制变量的无量纲化。通过优先级的设计,解决了排序算法中存在求解不唯一的问题。同时考虑了系统中各控制目标的重要性存在差异,提出了一种带有缩放因子的排序MPTC策略用于多目标优化问题,并证明了缩放因子的控制效果具有分段特性,有效简化了缩放因子的设计。进一步采用模糊控制实现了缩放因子的在线优化,仿真验证了所提控制算法在保证系统良好的动静态性能前提下,有效降低了系统的开关频率,实现动态范围内的多目标协同优化。