直线游标永磁（Linear Vernier Permanent Magnet,LVPM）电机兼具高推力密度与结构紧凑牢固的优点,在直线电机驱动的长行程轨道交通领域具有很高的研究价值,但是边端效应的存在使得LVPM电机对控制算法具有更高的要求。有限控制集模型预测控制是一种新型的控制策略,具有控制思想简单、动态性能优异以及能够处理多变量多约束问题等诸多优点,可以实现LVPM电机的高性能控制。本文在传统预测电流控制（Predictive Current Control,PCC）的基础上,通过在一个控制周期内分别作用两个任意电压矢量,扩大了候选电压矢量的选择范围,实现了控制性能更佳的新型两矢量PCC算法。为了改善边端效应造成模型参数失配对控制系统的影响,研究了一种通过参数辨识算法在线辨识LVPM电机周期性等效电感的补偿策略,以改善PCC在LVPM电机上的稳态性能。本文核心工作就是利用遗忘因子递归最小二乘算法在线辨识电机的实时电感,然后将辨识得到的参数引入到两矢量PCC的计算中,实现对LVPM电机更好的控制效果。本文的主要研究内容如下:1.通过电磁有限元软件研究了电机的电感特性,明确了边端效应的电磁表现就是等效d、q轴电感随着位置的周期性波动。通过类比旋转电机的模型,建立了LVPM电机在同步d、q坐标系下的数学模型。2.分析了传统PCC的组成方式,引入了延时补偿环节以改善系统计算延迟问题。在此基础上研究了两矢量PCC的设计过程,并且通过Simulink仿真的方式验证了两矢量PCC相比传统PCC的优越性。3.阐述了递归最小二乘算法的基本原理,从而提出了一种在时变系统中具有良好辨识精度的遗忘因子递归最小二乘算法。将在线参数辨识算法与两矢量PCC结合起来,实现了考虑边端效应的高性能控制策略,并且通过Simulink仿真验证了边端效应补偿算法的有效性。4.基于dSPACE的软硬件,构建了一台双边LVPM电机样机的快速控制原型实验平台,通过实验验证了两矢量PCC相比传统PCC更好的控制性能,证明了补偿边端效应的参数失配现象可以进一步改善两矢量PCC算法的稳态性能。