永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)由于具有高效率、高功率密度、高转矩电流比、宽调速范围等优势,目前已在工业界得到了广泛研究与应用。与此同时,随着微处理器性能的快速提升,模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)发展成为一种极具潜力的PMSM高性能控制策略,具有控制结构简单、动态响应快、易于实现多目标协同控制、易于考虑系统非线性因素和约束条件等优点。但MPC策略依赖于电机预测模型,多方面影响因素会造成模型失配,使MPC产生预测误差,导致预测精度和控制性能下降,也限制了MPC更多高性能控制目标的实现。本文基于该问题,以PMSM为研究对象,进行了模型预测电流控制(Model Predictive Current Control,MPCC)策略的预测误差分析与抑制研究,主要工作内容包括以下几个方面:(1)针对预测模型失配导致MPCC策略产生预测误差的问题,选取了造成模型失配的三方面主要影响因素进行了系统研究,即离散方法、预测步长和电机参数不匹配,推导出三方面影响因素分别作用下的预测误差表达式,并进行了理论分析,揭示了三方面影响因素作用下预测误差变化趋势,并通过实验验证了理论分析,定量地反映出不同因素对预测误差的影响程度。以上对预测误差的分析研究为后续预测误差抑制方案的提出奠定了基础。(2)针对预测误差所包含的模型失配信息的不同,提出了两种对预测误差直接补偿的改进MPCC方案。第一种是基于对电机参数失配所带来的预测误差的分析,利用过去两个控制周期的预测误差推导出当下控制周期所有电压矢量对应的预测误差,在预测环节进行实时补偿;第二种是综合考虑抑制电机内外部影响因素带来的预测误差,基于设计的扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO),利用上一控制周期的预测误差观测出未来的dq轴电流预测值与集总预测误差,且不同于传统ESO扰动观测补偿方式,该方案充分利用了所有观测结果,有效结合MPCC预测机制,重新构建了新的考虑控制延迟补偿的电流预测模型,在实现预测误差补偿的同时降低了预测环节的计算量。(3)针对预测模型及一些高性能控制目标的实现均依赖于电机参数的问题,提出了一种基于过去预测误差的dq轴定子电感校正算法,并将其与最大转矩电流比(Maximum Torque Per Ampere,MTPA)控制有机结合,对预测模型和MTPA算法用到的电感参数进行实时在线修正,在有效抑制预测误差的同时提高了PMSM运行效率。相比于传统MTPA控制实现方案,该MPCC方案通过级联双代价函数实现了MTPA控制目标,既体现了MPCC多目标协同控制的优势,同时减少了代价函数中权重系数数目,并在一定程度上降低了代价函数评估环节的运算量。以上提出的改进MPCC方案,充分利用了预测误差这一MPCC内在的特征量来进行算法设计,实现了预测误差补偿或参数校正算法与MPCC“预测—评估”流程以及“两步预测”控制延迟补偿机制的有机结合,既有效抑制了预测误差、提高了预测精度,同时在实现上较为简单,并未额外增加过多的计算负担。在理论分析的基础上,通过仿真和实验与传统MPCC策略及文献中典型方案进行了比较,结果均验证了本文所提方案的有效性。