无刷双馈感应发电机（Brushless Doubly-Fed Induction Generator,BDFIG）是一种新型交流感应电机。BDFIG的定子包含两组极对数不同的独立绕组,即控制绕组（Control Winding,CW）和功率绕组（Power Winding,PW）。与双馈感应发电机（Doubly-Fed Induction Generator,DFIG）相比,无电刷、无滑环的BDFIG具有使用寿命长、可靠性高、维护成本低等优点。BDFIG既可广泛应用于并网发电系统,也可用于独立发电系统,尤其在船舶轴带发电和风力发电领域具有广阔的应用前景。本文主要工作包括以下几方面内容:模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）因其概念直观、易于理解、动态响应快等优点,在工业领域的应用得到了广泛的关注。然而由于MPC对模型参数的严重依赖,同时BDFIG电磁特性复杂且部分电磁参数在电机运行的过程中可能会发生变化,该方法在BDFIG中的实际应用并不理想。为了克服这一问题,本文重点研究应用于独立无刷双馈发电系统的改进无参数预测电流控制（Nonparametric Predictive Current Control,NPCC）方法,该方法用检测的电机状态信息替代系统参数来预测电流变化。仿真和实验表明该方法不仅保持了传统模型预测电流控制的快动态响应性能,同时又不受电机参数变化的影响,具有较强的鲁棒性。首先,简要综述了BDFIG发展历史及其控制方法的研究现状,接着介绍了一种基于统一旋转坐标系的BDFIG数学模型,并且推导了CW电流与PW电压之间的关系,由此介绍了BDFIG发电电压幅值控制的基本原理和基本控制方法。然后,介绍了BDFIG独立发电系统CW侧变流器的整体控制思路,并介绍了CW电流的基本控制方法。在此基础上,介绍了动态响应更快的MPC方法以替代基础控制方法中电流环。阐述了MPC基本实现步骤,并推导了离散数学模型,最后在仿真中验证了MPC的优越性。之后,针对BDFIG独立发电系统采用MPC方法时参数依赖性强的问题,提出了提出一种改进的NPCC方法,推导了该方法的数学模型,详细分析了实现步骤。在Simulink中搭建了BDFIG独立发电系统的NPCC仿真模型,分析验证了本文提出的NPCC控制方法的良好控制性能以及强参数鲁棒性。最后,基于实验室现有的一台5 k VA BDFIG独立发电实验平台,在恒转速变负载、恒负载变转速、变电机参数等三种不同工况下,对本文提出的NPCC控制方法的有效性和优越性进行实验验证。