本研究运用MATLAB Simulink平台，开发了针对永磁同步电机(PMSM)和无刷直流电机(BLDC)的有限集模型预测控制(MPC)算法，并进行了详尽的仿真实验。
随着技术的不断进步，电机控制领域迎来了许多创新与改进。永磁同步电机（PMSM）和无刷直流电机（BLDC）作为现代电动汽车及工业自动化系统的重要组成部分，其性能直接关系到整个系统的运行效率和稳定性。为了实现对这两种电机更精确、高效的控制，有限集模型预测控制（MPC）技术应运而生，并逐渐成为研究热点。
有限集模型预测控制是一种基于模型的预测策略，通过计算未来的控制动作来精准调控电机状态。该方法利用优化算法寻找最优的控制序列以达到期望输出并满足系统约束条件。相比传统的脉宽调制(PWM) 控制方式（通常采用开环或简单的闭环反馈），MPC能够提供更精确、快速响应及稳定性的闭环策略。
Matlab Simulink作为强大的仿真平台，在工程设计和教学中广泛应用，研究人员可通过该工具迅速验证控制算法的有效性，并及时调整优化方案。在2017年的研究项目中，通过调节预测范围、控制周期等参数，使PMSM与BLDC电机控制系统达到理想状态并显著提升性能指标。
随着电动汽车行业的快速发展，对电机控制系统的要求日益提高。由于高效率和良好控制特性，永磁同步电机及无刷直流电机成为电动车驱动系统首选。应用有限集模型预测控制技术能够进一步优化电动车辆的动力表现，并降低能耗、延长续航里程。
研究方向包括探索PMSM和BLDC的工作原理以及如何在实际控制系统中利用MPC提高性能等课题。这些努力不仅为电机的性能提升提供了新路径，也为电动汽车及工业自动化领域带来新的机遇。随着控制技术的进步与创新，未来电机系统将实现更优的表现。
5星
