基于扩张状态观测器（ESO）的电流预测控制方法，真的是个挺不错的思路。尤其是你如果搞过电流控制，肯定知道传统方法一遇到扰动就容易“翻车”。ESO 能实时观测系统状态，顺手还能补偿一下干扰，挺像老司机开车时的“预判+补救”。

ESO 的扰动补偿机制挺有意思的，它不是一味靠模型去硬算，而是边跑边看边修正。比如电机驱动场景下，电流脉动一多就容易影响性能，用了这个方法之后，响应更快、误差也小了不少。

权重因子调节也是一个亮点。控制的时候，有些参数其实不该写死，而是要根据运行状态动态调节。文章提的做法就是这么干的，灵活又实用，适合你想做更细腻控制的时候。

三矢量预测控制那部分还挺有深度的。说白了就是比传统双矢量方案更聪明，能覆盖更多控制目标。用在复杂环境的逆变器控制里会比较合适，比如新能源车、电力变换系统这种。

哦对了，文章里还有一些不错的参考代码资源，像是 PMSM 的模型预测控制 和 DMC 2 的预测控制代码，可以拿来对比着学习。

如果你也在搞电流控制，又经常碰上系统不稳、电流误差大这种问题，建议你看看这篇文章。理论和实战都有，思路还蛮清晰的。