永磁同步电机因其高功率密度和快速响应使其广泛应用于各种伺服控制场合,针对传统伺服控制算法难以兼顾各种系统约束,参数整定繁复的问题,本文将有限控制集模型预测控制算法应用到永磁同步电机的电流控制中,并改善传统模型预测控制算法计算量大,系统参数适应性差的问题。首先,分析了有限控制集模型预测控制的数学模型及整个控制算法的计算求解过程,介绍了永磁电机和逆变器的数学模型,在此基础上,将有限控制集模型预测控制和永磁同步电机的电流控制结合起来,根据电机的状态方程获取系统预测模型,根据电流跟踪和限流的需求设计价值函数,限流以非线性函数整合到价值函数中,以拉格朗日外推法设计未来参考值,将整个控制器替代传统矢量控制的电流环,使得电流得到较好的跟踪并实现算法限流。其次,由于预测控制在实际硬件执行时,计算时间较长,导致算法应用出现延时,因此,分析了产生延时的原因,并对比分析了理想状况下和延时作用下的系统性能。为了减小延时的影响以及改善稳态性能,引入了多步预测控制算法,在综合计算量和稳态改善情况下确定预测步数,针对标准两步预测控制面临的计算量大,算法难以执行的问题,提出了两种基于无差拍控制算法的两步预测简化算法,通过无差拍控制确定参考矢量位置来减少备选矢量控制集,再将其应用至第二步预测来降低计算量,并和传统的简化控制算法比较,实现了全局最优控制,有效减小了计算量。然后,进行了有限控制集模型预测控制算法的参数适应性研究。模型预测控制预测值依赖于数学模型,因此从数学模型上分析了影响电流预测误差的因素,并从稳态和动态两个角度定性分析了它们的影响,此外,针对电感和电阻的变化,定量分析了电阻和电感变化对稳态和动态性能的影响,并提出两种电流预测误差补偿方案来改善模型预测控制的参数适应性,增强抗参数扰动能力。最后,模型预测控制算法,多步预测控制简化算法及针对预测误差的两种补偿方法均通过实验验证,实验表明,提出的多步预测控制能够有效减小计算量同时改善系统性能,两种预测误差补偿算法也能够有效增强算法鲁棒性。