针对变电站快速巡检机器人的精确运动控制需求，提出一种基于模型预测控制(Model Predictive Control

MPC)的优化算法。通过分析轨道机器人动力学特性，建立了融合轮胎滚动摩擦与空气阻力的二阶传递函数模型，其中空气阻力项经线性化处理以提高模型实用性。在此基础上，设计了自适应MPC控制策略，通过动态调整预测时域与权重系数，实现位置—速度双目标协同优化，并引入控制输入约束以保障系统稳定性。仿真实验表明：算法可在短时间内完成目标位置的精准跟踪，且无超调现象；速度与加速度曲线动态特性平稳，最大速度稳定于4 m/s

验证了算法在复杂阻力场景下的鲁棒性。研究结果为变电站智能化巡检提供了兼具高精度与实时性的解决方案，有效克服了传统PID方法在非线性耦合与动态约束中的局限性，为实际工程应用奠定了理论基础。