随着永磁体的耐热性、抗腐蚀性不断提高,价格却日益低廉。这些优势使永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)相对于其他电机结构更简单、效率更高,逐渐成为了国内外研究的热点并且在诸多场合得到了广泛的应用。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种非线性的计算机控制理论,相比于其他控制方式有着动态响应快、多目标优化能力强以及实现方式灵活等优势,具有很强的工业应用背景。模型预测控制计算了控制量对未来时刻的影响并加以反馈校正、减小误差。国内外学者将模型预测控制应用在永磁同步电机上的研究也在近些年兴起,深入研究永磁同步电机调速系统模型预测控制,能够提高电机的能源利用率,这具有重要的社会意义与价值。通过研究永磁同步电机的结构与分类、在同步旋转坐标系下的数学模型和离散数学模型,详细地分析了永磁同步电机的运行限制条件、优化运行状态以及模型预测控制算法的基本结构和基本原理,为全文的研究奠定了基础。首先研究并设计了传统模型预测矢量控制的代价函数和仿真模型,通过仿真结果对传统算法的局限性进行了分析。为了解决传统算法的缺点,采用了基于直接转矩控制的最大转矩电流比控制(Maximum Torque Per Ampere,MTPA)算法,同时加入了开关状态约束、延时补偿算法,使用权值法设计了包含多种优化目标的代价函数并建立了仿真模型,通过和传统算法仿真数据的对比证明了MTPA算法具有良好的动静态特性。针对MTPA控制算法被限制在额定转速以下的问题,设计了基于直接转矩控制的弱磁控制算法,在代价函数中加入了最大电压限制和弱磁控制两种优化方式并建立了仿真模型,通过对额定转速以下、弱磁升速、弱磁运行区域这三种方式的仿真分析,说明了本文所采用的算法实现了弱磁控制,并具有良好的静动态性能,达到了预期的效果。