模型预测电流控制方法具有动态响应快和约束条件灵活多变等优点,引起了众多学者的广泛关注。模型预测电流控制方法所选的最优电压矢量是一个控制周期内的最优,未考虑到未来多个控制周期对当前时刻系统性能的影响,从而导致系统稳态性能较差。针对这一问题,本文以永磁同步电动机为控制对象,研究了一种多步模型预测电流控制方法,该方法同时考虑了最优电压矢量和其他电压矢量所包含的最优信息,确保所选电压矢量在两个控制周期内最优。模型预测电流控制方法是一种依赖预测模型的方法,电动机参数的准确性会直接影响系统的控制性能。同时,为了提高多步模型预测电流控制方法的参数鲁棒性,本文研究了一种带有模型自校正的多步模型预测电流控制方法,利用电感观测算法在线观测出定子电感等效值并校正预测模型,进而通过多步模型预测电流控制算法选择电压矢量输出给逆变器。为了验证带有模型自校正的多步模型预测电流控制方法的可行性和有效性,本文以永磁同步电动机为控制对象,分别在MATLAB仿真软件和两电平电压型逆变器平台上进行了仿真和实验验证。仿真和实验结果表明:相比于模型预测电流控制方法,带有模型自校正的多步模型预测电流控制和多步模型预测电流控制两种方法均减小了直交轴电流脉动;与模型预测电流控制和多步模型预测电流控制方法相比,带有模型自校正的多步模型预测电流控制方法降低了系统对永磁同步电动机定子电感的敏感度,提高了系统的参数鲁棒性。此外,模型预测电流控制、多步模型预测电流控制和带有模型自校正的多步模型预测电流控制三种方法的平均开关频率大致相同。