永磁同步电机采用电力电子变换器实现变频控制,运行高效、可靠,广泛应用在国防工业、装备生产制造、交通运输等高性能应用场合。其中,在诸如数控机床、机器人运动伺服、电动汽车等要求频繁起停、反复加减速、正反转的调速系统中,动态性能及多变量、多约束控制成为驱动系统的核心关注点。有限集模型预测控制策略作为一种非线性控制器,能够实现多变量控制,并能包含非线性约束,采用穷举预测法在有限数量的控制状态中择优输出,符合电力电子系统的离散性特点,展现出优良的动态控制性能,在高性能交流电机传动领域得到了广泛的重视。然而现有模型预测控制策略在多时间尺度预测序列细分、多目标代价函数协同优化、系统稳态性能提升及数字系统实时化方面仍存在一些亟待解决的问题。本文以两电平电压型逆变器及表贴式永磁同步电机系统为研究对象,开展永磁同步电机系统有限集模型预测控制策略研究。本文首先基于有限集模型预测控制的基本原理,通过分析模型预测控制中预测模型及代价函数的工作机理,探明关键环节受控变量与系统动静态性能的内在关系,明确传统模型预测控制策略存在的待优化问题,并综合考虑模型预测控制策略数字系统实时化的要求,构建一套解决所提待优化问题的预测模型及控制方案,为本文后续章节展开分析及研究提供架构及理论基础。针对多时间尺度系统中,预测序列间的跨时间尺度关系被简化带来的动态预测精度降低的问题,基于典型的转速环与电流环串级式结构,提出一种永磁同步电机多时间尺度优化的模型预测控制策略。通过对快、慢采样模型在全时间尺度内的预测序列进行完整分析,构建永磁同步电机多时间尺度预测模型,进而探究跨时间尺度预测序列在预测控制过程中,对不同时间尺度子系统的影响,阐明其与系统动静态性能表现的关系。结合跨时间尺度预测序列难以精确计算的特点,设计了一种基于线性函数及虚拟预测时刻的估计方法,提高了预测模型在多时间尺度系统内的预测精度,进一步提升了系统的动态性能。针对代价函数中多个目标项价值取向互不相同、又相互制约的问题,提出一种多目标协同优化的动态代价函数设计方法。通过分析永磁同步电机系统中电流跟踪目标项、电流限幅约束项及开关频率优化项在代价函数中对电压矢量选择的影响,明确了各目标项权重分配与系统动静态性能侧重的关系及目标间相互耦合特性。综合考虑调速过程的动态特点,提出一种基于模糊动态代价函数的模型预测控制方法,利用模糊算法刻画出权重系数间难以准确量化描述的关系,依据转速偏差的大小及转速变化率的高低,实现对代价函数中各目标进行权重系数的动态分配及调节,解决了传统代价函数中固定权重分配导致的性能单一、协调繁琐等问题,在提升系统动态响应的同时,降低了平均开关频率,实现了系统运行的综合协调控制。针对传统模型预测控制基于预测模型前向推进、缺乏控制误差的历史值而引起的稳态性能受损的问题,提出一种基于融合统计学原理辅助预测的模型预测控制方法。通过分析预测序列在代价函数中选择电压矢量的工作方式,明确了历史数据对系统稳态性能影响的特点,综合考虑系统数字实现的计算负荷,将实时化的一阶灰色模型应用于有限集模型预测电流控制反馈回路中,应用滚动历史值序列进行第一步电流预测工作,辅助第二步基于模型的预测工作,优化了稳态时不必要的开关动作,减小了稳态时的电流振荡,并一定程度的降低了系统的平均开关频率表现。针对有限集模型预测控制需要对逆变器所有开关状态采用穷举预测法进行在线寻优,导致控制策略算法复杂度高、数字系统实现难度大的问题,提出一种基于FPGA的有限集模型预测控制策略优化实现方法。通过分析模型预测控制在数字系统执行过程中影响实时性能的关键步骤,结合FPGA并行结构及流水线运行模式的特点,设计基于并行展开的矩阵优化运算方式、及控制系统最大化并行流水线架构,在可接受的资源消耗下,解决了传统数字系统实现对多个电压矢量反复运算而造成计算时间过度消耗的问题,缩短了控制系统计算周期,提高了系统数字化实现的实时性能。