永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）因其在调速性能、功率密度和体积大小等方面的突出优势成为纯电动汽车驱动电机的首选,近年来,纯电动汽车的飞跃式发展对电机的调速性能提出了更高要求。相较于目前应用最为广泛的磁场定向控制策略,模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）具有更好的动态性能表现,易于实现多变量约束,已成为当下应用研究的热点。然而模型预测控制存在计算量大的缺点,容易导致控制动作延时;并且作为一种基于数学模型的控制方案,对电机参数变化较为敏感,在复杂的汽车行驶工况下,会造成控制性能下降。为了解决上述问题,本文以车载永磁同步电机作为控制对象展开研究。首先,针对传统电流环PI控制器存在的动态响应不高、超调明显和参数整定复杂问题,本文将永磁同步电机的驱动控制与模型预测控制相结合,提高控制系统的动态响应能力。考虑到传统模型预测控制方案存在的计算量大和控制延迟问题,提出一种改进策略,基于快速矢量选择对最优电压矢量提前进行筛选,通过减少备选电压矢量的数量降低系统计算量,并引入延迟补偿模块消除采样和计算时间带来的控制延迟影响。其次,对于电机运行过程中参数变化引起的预测模型参数失配问题,本文系统地分析了参数失配对控制系统造成的影响,并基于Popov超稳定性理论和永磁同步电机定子电压方程设计搭建了模型参考自适应系统（Model Reference Adaptive System,MRAS）模型,通过将辨识出的交直轴电感和永磁体磁链参数同步到改进模型预测控制算法中,提高控制系统的稳态性能。最后,基于MATLAB/Simulink软件平台搭建基于参数辨识的模型预测控制模型,仿真结果初步表明了本文所提控制策略可行、有效。为进一步验证研究成果,以TMS570LS1115为主控芯片完成硬件平台搭建和软件算法编写,并在台架上进行试验测试,测试结果显示,本文所提控制算法在提高系统的动态响应性能的同时,能够有效抑制电机参数偏差造成的转矩脉动和电流畸变,具有良好的控制效果。