在当下社会,随着计算机和电力电子技术的不断发展,对于各个方面都需要进行改进优化,对于电机控制领域亦是如此。本文采用无刷直流电机(BLDCM)作为研究对象,考虑到其本身结构简单运行效率高的特点,对于其控制策略的改进也需要不断的深入研究。本文首先对于无刷直流电机的工作原理、结构体系和数学模型进行介绍。其次介绍了目前的一些智能控制算法,并以此为研究背景,提出滑模预测相结合的控制策略。对于离散时间系统的指数趋近律的滑模变结构,证明其理论上滑模动态不能趋近于原点,抖动的存在无法抑制,于是提出了幂次趋近律和指数趋近律相结合的幂指数趋近律,并论证了其趋近律的到达条件、稳定性和收敛性等问题,保证了滑模动态趋近的运动质量,通过仿真来验证了该趋近律的收敛性,并且能够削弱抖动,增强了系统的鲁棒性。根据预测函数中滚动优化策略可以有效地弥补模型误差问题,并且能有效的处理各种约束,因此在滑模控制中加入预测控制的思想。滑模预测控制算法既有滑模变结构控制的强鲁棒性,又有有效的约束处理能力。无刷直流电机控制中速度环的作用是保证系统在被控对象参数变化以及增加突变的扰动时,具有响应速度与抗扰动能力,抑制转速波动,同时能够快速、准确的跟踪给定速度。通过仿真结果验证了该方案可以有效地减弱抖动,加快系统的响应时间,对系统参数变化和外加干扰具有很强的鲁棒性。最后本文所用是基于DSPTMS320F28335的实验平台,对实验软硬件平台进行介绍,分析控制算法所运行的流程,在空载的情况下,对于PI控制、传统滑模控制、幂指数趋近律的滑模控制、滑模预测控制进行电机调速实验对比分析。由实验结果可以分析得到,改进后的幂指数趋近律的实验效果和传统滑模相比较明显改善,改进的滑模预测控制电机调速有着更快的响应速度,且能够迅速达到稳定,同时也有效地消除了抖动,有着强鲁棒性,能够满足电机调速系统的需求。