当前,永磁同步电机作为重要的驱动装置,已被广泛应用到各种生产制造领域。永磁同步电机的传统PI控制易受工况变化的影响,难以满足高端设备的严苛要求。预测控制作为一种先进的控制策略,能在一定约束条件下实现优化控制。因此,本文以永磁同步电机为对象,研究将预测策略应用到PMSM的电流控制和速度控制中,提高控制系统的稳定性和鲁棒性。首先,本文建立PMSM的数学模型,设计矢量控制系统及双闭环PI调节参数,并在运行工况多变的条件下,进行PMSM仿真分析。其次,研究电流预测控制,将无差拍预测电流控制（Deadbeat Predictive Current Control,DPCC）引入电流环,构建PI+DPCC的控制结构。针对PMSM工作时间长、强度大易引起自身参数变化等问题,进行参数扰动对DPCC控制性能影响的对比分析,探索电感参数扰动对控制系统稳定性的影响。通过引入权重因子将无差拍预测电流控制改进为鲁棒预测电流控制（Robust Predictive Current Control,RPCC）,并分析PI+RPCC和PI+DPCC两者的控制效果。为了实现PMSM运行速度的平滑控制,避免其出现超调及振荡问题,将速度环的PI控制改进为模型预测速度控制（Model Predictive Speed Control,MPSC）,构成MPSC+DPCC的速度电流预测结构。针对PMSM在工作过程中,负载转矩会随时发生突变的问题,为了增强控制系统对负载突变的抗扰性,加入负载扰动观测器（Load Disturbance Observer,LDO）,将观测器的估算值通过前馈补偿到给定电流iq,减少了负载突变时速度的降落值和恢复时间。为了实现PMSM的驱动系统速度环和电流环的整体性能优化,结合速度和电流预测控制策略的优势,并针对电机参数和负载转矩扰动的问题,本文提出一种带有负载转矩观测器的速度电流鲁棒预测控制（即LDO+MPSC+RPCC）方案,并与MPSC+DPCC进行对比验证。最后,基于TMS320F28335型芯片,完成硬件和软件的设计,进行本文所提出控制策略的分析与验证。