在新型趋近律准滑模控制作用下的电机伺服过程和稳态过程的控制品质均优于常规指数趋近律。当转速环控制周期为东莞电机厂通过仿真结果表明，该算法能有效抑制干扰对系统的影响，同时又能有效削弱系统稳态抖振。对具有典型多采样率特性的永磁同步电机机械和电气子系统，提出带终端吸引子输入多采样率寓散准滑模控制算法，在转速采样单位周期时间内，利用扩展的输入控制量有效降低系统稳态抖振，提高了系统控制品质，仿真和验证实验证明了算法有效性。

介绍了模型预测控制基本理论，其次针对永磁同步电机非线性状态空间模型描述构建其简化线性模型，同时通过反馈校正对模型误差进行动态补偿，最后针对永磁同步电机矢量控制系統电流环和速度环动态响应速度不匹配间题，提出输入多采样率模型预测控制算法，通过仿真和验证实验表明该算法有效利用输出采样时间间隔内的系统状态估计及扩展控制量，在损失数据状态下有效保证了系统的控制品质。在＂滚动时域优化＂的预测控制思想框架下，己提出各种各样的算法，这些算法的差异主要体现在预测模型的形式和优化问题的求解方式上，但它们都含有预测模型、滚动化化和反馈校正兰个环节，其系统结构如图:1所示。

在预测控制算法中，首先东莞电机需要一个能够预测对象未来动态行为的模型，即预测模型。预测模型并不像传统控制对模型结构严格要求，而是注重模型的对被控对象未来动态行为的预测作用。因此，除了传连函数、状态方程这些传统模型形式Ｗ外，还有卷积模型（阶跃和脉冲）、模糊模型等新型模型都可Ｗ用作预测模型，这也进一步说明了预测控制的广泛适用性。预测模型的作用是能够预测系统未来动态行为，即能根据系统的历史信息、当前和未来的控制输入来预测系统的未来输出进而判断约束条件是否满足，相应的性能指标是多少，为后续控制策略的比较打下基础，因此预测模型是实现优化控制的前提。

预测控制作为优化控制算法，东莞电机是以某一性能指标的最优化来确定未来的控制作用，这一指标和对系统未来行为的期望有关，如系统输出在未来采样点上跟踪某一期望轨迹的方差为最小，及控制系统输出于某一限定范围内要求控制能量最小等性能指标，而系统未来的动态行为是在系统预测模型基础上由未来的控制策略所决定的。预测控制并不与常规离散时间系统最优控制一样采用一全局最优化目标，而采用有限时域的滚动优化方式，即在当前采样时刻，优化性能指标只覆盖该时刻起的未来有限时域，这种有限优化目标的局限性，只能得到全局的次优解，这些控制貴求出后，并不把它们全部逐一实施，仅将当前控制量作用于系统，到达下一采样时刻，优化时域随着时刻推进同时向前滚动，这种滚动推移能及时弥补由对象模型失配、参数时变及外部干扰等因素引起的不确定性，由于滚动优化过程并没有脱离系统实际输出，因此预测控制过程能保持实际上的最优。

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