作为除异步电机以外应用最广的牵引电机,永磁同步电机具备高效率、高功率密度等优点。其控制技术的研究对轨道交通的发展意义重大,一直备受关注。矢量控制和直接转矩控制是当前的主流技术。矢量控制通常基于比例-积分控制器和脉宽调制器实现,在低开关频率下动态响应较差且参数整定、调制实现复杂。直接转矩控制通常基于滞环控制器实现,动态响应快但电流畸变严重。为了克服各自的缺点,已有大量的改进方法使上述两种架构发展得越来越复杂,但仍存在诸多局限。有限集模型预测控制(FS-MPC,Finite Set Model Predictive Control)具有简单直观、动态响应快、易于处理多变量和多约束条件等优点,有望发展成为牵引传动控制系统的新方案,但相关理论尚不成熟,需要进一步的研究论证才能在轨道交通领域中进行推广。本文将FS-MPC技术应用于永磁牵引系统。首先建立了永磁牵引系统模型预测电流控制(MPCC,Model Predictive Current Control)框架和性能评价体系。然后围绕开关频率控制、共模电压抑制、直流电压利用率提升和控制参数设计方法实用化等问题展开了研究。开关频率不固定是FS-MPC的固有特点之一,但低开关频率是牵引逆变器的硬性要求。基于惩罚函数的MPCC(MPCC-P,MPCC with Penalty)方法是将各目标对应的表征变量作为惩罚函数整合到代价函数中,通过惩罚系数调节各目标之间的相对重要性。但由于各表征变量的量纲、取值范围不同,惩罚系数难以确定。为了避免无量纲参数设计的困难,本文提出了一种基于电流边界限定的MPCC(MPCC-B,MPCC with Bounds)多目标控制方法,并与MPCC-P方法进行了对比。MPCC-B方法将开关频率的控制转化为电流纹波的大小限制,因而使控制参数具备了明确的物理含义,而且在电机参数存在误差时可保持电流纹波恒定。牵引电机的轴承电蚀问题不仅会影响列车运行安全,而且会造成巨大的经济损失。牵引逆变器的共模电压是导致轴承电蚀的主要原因。要实现共模电压抑制与电流参考跟踪、开关频率的协同控制,MPCC-P方案的惩罚系数设计难度大大增加。本文在MPCC-B的基础上提出了复合边界限定的方法(MPCC-MB,MPCC with Multi-Bounds)。一方面说明了MPCC-B的可扩展性,另一方面进一步说明了MPCC-B在控制参数设计上相对于MPCC-P的优势。在MPCC-MB中开关频率和共模电压对应的两个关键控制参数具有相同的量纲,互相之间具备较强的关联性,因此可以避免参数设计过程中的盲目性。当牵引电机在高速运行时,为了提高直流电压利用率,需要使逆变器工作在方波模式。双电流闭环机制在高调制比下容易发生电压饱和的问题,导致电流跟踪失效且难以进入方波。本文提出了一种基于电压矢量钳位的方法,实现了过调制至方波工况的连续控制,最大限度地提高了直流电压利用率。该方法的本质是逐渐减少闭环调节机制的作用空间,直到进入方波模式。该方法简单易行,不需要额外增加调节器或进行控制框架的切换。为了便于对不同调制比下电流轨迹进行分析,创造性地提出了建立理想电压矢量基准坐标系的思路。在上述坐标系中,得出高调制比下的纹波电流的横轴分量明显大于纵轴分量的结论。据此提出在理想电压基准坐标系中使用矩形限定边界代替圆形限定边界的控制策略,对过调制区的电流畸变和开关频率指标进行优化。在进行FS-MPC多目标协同控制时,各个目标所占权重的设定是一个重要课题。与MPCC-P相比,MPCC-MB虽然可以通过解析方法初步设定复合电流边界,不至于陷入无量纲参数设定的困境,但是优化的复合电流边界设定规律仍需要进一步研究。人工神经网络具备的非线性映射功能非常适用于拟合控制参数与相应性能指标之间的关系。为此,本文提出一种基于人工神经网络的MPCC控制参数设计流程,并结合实例探讨不同工况下参数设计的一般性规律。综上,本文建立了一个可用于永磁牵引系统的全速域模型预测控制框架,并满足了大功率应用的必要需求(低开关频率和高直流电压利用率),同时具备扩展其它辅助功能(共模电压抑制)的能力。基于人工神经网络的控制参数设计方法以及参数设计规律分析为预测控制的进一步推广应用提供便利。最后,搭建了4.4k W的电机对拖实验平台,对本文中的理论与方法进行了验证。图84幅,表13个,参考文献126篇。