（郑州铁路职业技术学院电气工程学院，河南 郑州 454000）

近年来，模型预测控制在电力电子与电力传动领域得到了广泛的关注[1-2]，应用场景包括电机驱动[3]、逆变器[4]、电力电子变压器[5]和矩阵变换器[6]等。通常，根据产生控制功率开关的脉冲控制信号的不同，模型预测控制技术可分为两类，一类利用预测算法产生连续输出作为调制参考，进而基于脉宽调制（pulse width modulation，PWM）模块生成固定开关频率的脉冲控制信号[7]，而另一类模型预测控制直接剔除PWM模块，使用有限的开关状态进行成本函数评估，选择最优开关状态进行输出即可，故也称为有限集模型预测控制（finite control set model predictive control，FCSMPC）[8]。

FCSMPC的优点主要体现在具有快速的动态响应、实现简单以及可直接处理非线性和多目标约束等[9]。但直接使用系统模型来选择最优控制输出会存在建模误差或参数变化使控制性能发生变化的缺点。因此，误差分析仍是FCSMPC研究中的一个重点问题[10]。此外，由于FCSMPC的非线性特性，使得线性系统中相关参数扰动的评估分析方法不再适用。有文献通过研究FCSMPC在不确定情景下的行为，从而基于经验评估了模型参数不匹配对控制性能的影响，这些研究涉及的应用对象包括整流器[11]、三相电压源型逆变器[12]和电机驱动变频器[13]等。文献[14]对电感参数变化进行了定性分析，并推演出指南以指导减少电感参数不匹配对控制性能影响。而对于负载电阻参数的不确定性，通常将其对FCSMPC运行的影响进行忽略[14-15]。文献[16]则是关注了负载参数不匹配下对FCSMPC控制性能的影响，并设计了改进方案，但其运算量大、对系统处理器要求较高。……