随着现代控制理论及数字控制器的快速发展,模型预测控制（Model predictive control,MPC）方法广泛应用于电力电子驱动和电机驱动等控制场合。MPC方法的一个主要问题是其控制性能高度依赖于电机参数的准确性,参数失配会产生预测误差,从而影响控制性能,甚至导致系统不稳定。本文对永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motor,PMSM）模型预测转速控制（Model predictive speed control,MPSC）系统的稳定性进行研究,分析预测模型中参数失配对电机系统稳定性的影响,明确电机系统稳定运行的边界条件,并采用扩张状态观测器（Extended state observer,ESO）提升电机系统的稳定性,分析观测器参数与其动态性能和噪声敏感度的关系,在此基础上提出一种观测器参数自整定方法,主要工作体现在以下几方面:首先,对MPSC方法进行研究。以永磁同步电机为控制对象,建立电机数学模型。根据控制结构的不同,分别对级联型MPSC方法和非级联型MPSC方法的基本结构和原理进行阐述。通过实验对两种方法的控制性能进行测试分析,结果表明非级联型MPSC方法具有较好的响应速度和控制精度。其次,对非级联型MPSC系统的稳定性进行研究。采用基于特征值的稳定性分析方法,推导电机闭环控制系统的状态方程,根据状态方程中特征矩阵特征值与单位圆的关系,评估不同类型参数失配对电机系统稳定性的影响,明确系统稳定运行的边界条件,并通过实验验证稳定性分析的正确性。然后,对参数自整定的ESO进行研究。介绍ESO的原理,通过建立ESO的传递函数分析观测器参数与其性能的关系。针对传统ESO无法兼顾响应快速性和低噪声敏感度的问题,提出一种观测器参数自整定方法,采用电机转速偏差量和转速变化率判别系统内外部扰动,设计合理的观测器参数调整机制,在线自适应调节观测器参数,并基于电机转速设置参数修正周期,保证参数修正的及时性。最后,搭建永磁同步电机实验平台,在多种运行工况下对所提方法进行实验验证。结果表明,参数自整定的ESO能够快速准确地识别电机系统内外部扰动,自适应调节观测器参数,在保证响应快速性和低噪声敏感度的同时,提升电机系统运行稳定性。