灵长类机器人因其具有高机动性、高爆发性等优点,可作为人类完成复杂环境中高危工作的替代者,备受学术和工业界青睐。在《“十四五”机器人产业发展规划》中指出机器人关节模组的研究,对推动我国建设制造强国具有重大意义。为实现灵长类仿生机器人较强的机动性与爆发性,对其关节力矩电机及其控制系统提出了较为苛刻的要求。本文就灵长类关节高爆发力矩驱动伺服系统中电机控制方法做出研究。永磁同步电机以其转矩密度高（高爆发力）、体积小、响应速度快和效率高等优点,成为关节部位执行电机的首要选择。在控制系统中电流环作为伺服控制系统中最关键的内环,是保证系统稳定与快速响应的前提。传统的PI电流控制电流纹波大,响应速度慢,存在电流超调问题,而无差拍电流预测控制（Deadbeat Predictive Current Control,DPCC）,具有高动态响应、高带宽、电流波动小、易于实现等优势可满足灵长类机器人电机频繁启停、正反转、短时内电流达到峰值的高爆发要求。但由于密闭的安装环境,电机的散热性能变差,温升使电感急剧变小,控制算法中的电感值将远大于实际中的电感值,而传统的DPCC算法依赖于准确的电机参数,控制性能会因为电感参数的敏感性而下降。因此,本文将电机控制电流环中的DPCC算法作为研究对象,以降低电机电感敏感性对DPCC算法控制性能的影响为目标,对传统DPCC算法进行了改进,更好的适应高爆发力矩电机的特殊工况,进而充分发挥灵长类机器人的高爆发特性。首先,对关节模组的结构进行介绍,进行数学建模,离线测量获得电机参数。根据关节力矩电机的结构特点电机确定采用di=0控制,SVPWM调制。其次,对DPCC原理进行了推导,分析传统DPCC算法参数不匹配时,引起电流静差和畸变,尤其是电感的失配,甚至会导致系统不稳定。在传统型DPCC算法基础上利用改变电流偏差约束条件的思想,提出改进型DPCC算法,并对改进型DPCC算法进行理论论证,改进型DPCC算法结构简单、加入延迟补偿、减小参数敏感性。同时,利用Matlab/Simulink进行建模仿真,仿真结果表明改进型DPCC算法具有良好的动静态特性。再次,设计并调试以STM32为控制核心的驱动控制器,并编写了电机控制算法程序,搭建关节力矩电机控制系统实验平台。最后,基于该实验平台,验证了改进型DPCC算法不仅减小电感参数敏感性,提升系统的抗参数扰动能力,在电感失配的情况下,改进型DPCC算法电流畸变减小,电感适配范围更广,提高了系统鲁棒性,具有可行性。