高可靠电机驱动系统对轨道交通和工业生产至关重要。然而,由于电机运行工况复杂,驱动系统常常面临传感器失灵、功率器件故障等硬件问题。因此,研究电机驱动系统的容错控制算法具有重大意义。本课题针对初级永磁直线电机驱动系统中可能出现的硬件故障,研究模型预测控制算法（FCS-MPCC）在各种驱动系统故障下的性能影响以及相应的容错控制。主要包括电压传感器容错控制、电流传感器容错控制以及功率器件故障容错控制。具体如下。（1）电压传感器故障模式下的模型预测控制。本课题针对电压传感器故障提出一种容错控制方案:利用直流母线电压额定值代替测量值。分别研究了电压误差为正和电压误差为负时的第1优、第2优和第3优矢量选择情况,给出了不同电压误差时这三种矢量的具体分布。理论分析表明,尽管存在较大的电压测量误差,其对FCS-MPCC的影响较小。实验结果表明,在驱动系统存在较大电压误差的条件下（实验中为33.3%额定值）,FCS-MPCC仍运行良好。（2）电流传感器故障模式下的模型预测控制。本课题针对相电流传感器故障提出了一种基于单直流母线电流传感器的双矢量定位模型预测控制策略（Dual Vector-MPC,DV-MPC）。通过直接测量以及延时测量直流母线电流进行相电流的重构。定义了沦陷次数的概念以评估相电流的重构精度。设计了双矢量定位策略,能够同时选出电机的第1优和第2优矢量。为了同时保证相电流的重构精度和电机的良好运行,提出了第2优矢量替换原则,以避免长时间只更新同一相电流。实验结果表明,相比于传统的FCS-MPC控制算法,所提的DV-MPC算法拥有更优的稳态性能、电机启动性能以及电流响应性能。（3）功率器件故障模式下的模型预测控制。针对双动子驱动系统的功率器件故障,利用容错桥将原系统切换为五桥臂双动子驱动拓扑。为了降低MPC运算量,本课题提出了一种基于双层定位的五桥臂双动子驱动系统模型预测控制策略（Dual Level Model Predictive Control,DL-MPC）。首先根据快速矢量定位选择出两台动子的最优矢量;然后在系统层内,对选择的最优矢量分三种情况讨论。与现有的遍历式FCS-MPCC相比,DL-MPC从理论上被验证与其拥有完全一致的矢量选择,即两种算法是完全等价的。但是DL-MPC利用双层定位的思想避免了大量重复的电流预测和成本函数计算,其算法时间复杂度仅为FCS-MPCC的22%。（4）搭建初级永磁直线电机驱动系统实验平台。本课题以dSPACE DS1103控制平台为核心,设计了初级永磁直线电机驱动系统软件和硬件设施,并实验验证了所提容错控制策略可行性。