- 文献综述（或调研报告）：
1．永磁同步电机的控制策略研究现状
永磁同步电动机结构简单、体积小、重量轻、损耗小、效率高，和直流电机相比，它没有直流电机的换向器和电刷等缺点。和异步电动机相比，它由于不需要无功励磁电流，因而效率高，功率因数高，力矩惯量比大，定子电流和定子电阻损耗减小，且转子参数可测、控制性能好；但它与异步电机相比，也有成本高、起动困难等缺点。和普通同步电动机相比，它省去了励磁装置，简化了结构，提高了效率。永磁同步电机矢量控制系统能够实现高精度、高动态性能、大范围的调速或定位控制，因此永磁同步电机矢量控制系统引起了国内外学者的广泛关注[5,7,16]。
永磁同步电机的两大基本控制方法是矢量控制和直接转矩控制[19]。德国西门子公司于二十世纪七十年代首先提出矢量控制方法，矢量控制借鉴直流电机的控制方法，将三相静止坐标系转换到两相旋转坐标系，电流分解为电枢电流和励磁电流，这样就实现了变量间的解耦，可以利用类似于直流电机控制的方法来控制交流电机[20]。日本的I.Takahas教授在二十世纪八十年代提出了圆形直接转矩控制方法，德国的M.Depenbrock教授提出了六边形转矩控制方法[21]，直接转矩控制通过控制转矩和磁链来控制电流，稳定性好[22]。
PID控制算法在上世纪五十年代被提出之后，因其结构简单、参数易于调节等优点，得到了非常广泛的应用。但PID控制器主要应用于线性控制系统中，而永磁同步电机是一个非线性时变的控制系统[1,14]。
现代永磁同步电机控制中应用较多的控制方法是滑模变结构控制。滑模面一般是固定的，且被系统参数的变化和扰动影响较小，保证了系统的收敛速度，鲁棒性较好。但其因为增益过大而常引起电机的抖振，降低了系统的稳定性[23]。
智能控制是近年来新兴的一种控制理论方法。智能控制方法创新点在于，它通过模仿人类大脑逻辑的思维模式，对数学模型依赖较小。智能控制所衍生出的控制方法有模糊控制、神经网络控制等[24]。
2.永磁同步电机模型预测控制研究现状
预测控制主要考虑的是现有控制量对于未来的影响，通过输入量和未来时刻的输出量来预测未来时刻的响应，利用实际与预测输出的差值，作为下一时刻的输入来进行校正。有利于克服干扰，提高系统的鲁棒性[25,2,3,9,10,11]。
1970-1980年，Cutler提出动态矩阵控制理论、Richalet提出模型预测启发控制理论和Rouhani等提出模型算法控制理论[27]。1980-1990年，Clarke等学者把自适应控制和预测控制相结合，提出了广义预测控制理论[15]，把预测控制分为预测模型、滚动优化、反馈校正三个环节，提高了系统的鲁棒性和动态性能，为预测控制理论的形成奠定了基础.
MPC诞生初期，由于受到微控制器计算能力的限制而只是应用于石油化工等过程控制领域，系统的时间常数较大，对控制器计算能力要求较低。随着微电子技术及现代工艺的进步，芯片集成度、运算能力迅速提高。如今，微控制器件如DSP及FPGA的计算能力完全能够满足 MPC计算需求，从而极大地促进了 MPC 在时间常数小、动态响应速度快的控制系统中的应用与发展[4,17]。
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