内置式永磁同步电机（Interior Permanent Magnet Synchronous Motorm,简称“IPMSM”）因其效率高、运行可靠、功率密度高等优势,被逐步推广用于替代感应电机、直流电机等传统电机。最大转矩电流比（Maximum Torque Per Ampere,简称“MTPA”）控制策略是IPMSM常用的控制策略,该控制策略能最大化利用IPMSM的磁阻转矩,从而有效减小IPMSM的电流,进而提高其运行效率。传统的MTPA控制策略对电机参数有较大的依赖性,而电机的温升和交直轴磁路饱和效应都会导致其电感参数发生变化,从而导致在控制中无法最大化利用磁阻转矩,进而使电机工作电流增大,电机运行效率下降。针对该问题,本文深入研究了参数变化对控制系统的影响以及电机的参数辨识算法,并利用参数辨识优化基于公式法的MTPA控制。其主要内容如下:1)研究了电机参数变化对控制系统的影响。首先在软件中建立了PMSM的有限元模型,从而得到电感随电流的变化曲线。接着设计了参数化的电流环、转速环PI控制器,在此基础上研究电机参数变化对控制系统的影响,最后在闭环控制系统的基础上研究了参数变化对传统的MTPA控制策略的影响。2)为了实时追踪电机的参数变化,本文深入研究了参数辨识算法,分析了传统参数辨识算法存在的局限性,并在此基础上提出了一种分步参数辨识方法,该方法能在考虑电压源逆变器（Voltage Source Inverter,VSI）非线性的基础上,实现交直轴电感、定子电阻以及永磁磁链的辨识。3)本文研究了一种基于分步参数辨识算法的MTPA优化控制策略。首先在不同电流下对电机进行高精度的电感参数辨识,利用得到电感电流曲线实时优化MTPA控制策略,从而提高了MTPA最优电流角的计算精度和电机的工作效率。综上所述,本文研究了电机参数辨识算法以及电机参数变化对MTPA控制策略的影响,提出了一种分步参数辨识方法,并基于该方法研究了永磁同步电机的MTPA优化控制策略,并通过仿真和实验验证了本文所提出的方法,实验结果表明该方法可有效解决传统MTPA控制方法对电机参数变化的敏感性的问题,具有良好的工程应用价值。