En este estudio, proponemos un marco de control predictivo de modelo de conjunto de control finito (FCS-MPC) con un horizonte de predicción largo para motores de reluctancia permanente (PMSMs). Las simulaciones iniciales utilizando una función de costo de una norma resultaron en inestabilidad en el control de la frecuencia de conmutación, particularmente debido a las limitaciones inherentes impuestas por el intervalo de muestreo cuando no se aplicaba esfuerzo de control. Para mitigar esto, reformulamos el marco de MPC utilizando una función de costo de dos normas dentro de un algoritmo de decodificación en esfera (SDA), que, a altos intervalos de muestreo (>40 s), resultó en un subpaso en el eje directo-cuadrático. Se realizaron simulaciones extensas sobre una gama de intervalos de muestreo (1 s), revelando que mientras un intervalo de s logró el THD más bajo, también condujo a un aumento en la frecuencia de conmutación. Para abordar este compromiso, se empleó un enfoque de ajuste de factor de ponderación, reduciendo efectivamente la frecuencia de conmutación mientras se mantenían niveles aceptables de THD. Investigaciones adicionales analizaron los efectos de horizontes de predicción de tres y cinco pasos, así como desajustes de parámetros en la formulación de predicción larga, proporcionando información crítica sobre la robustez del controlador. Estos hallazgos subrayan la importancia de la selección de normas, la optimización del intervalo de muestreo y los ajustes del factor de ponderación en el equilibrio entre la reducción del THD y la frecuencia de conmutación. El enfoque propuesto mejora la eficiencia del sistema, la fiabilidad y el rendimiento general, ofreciendo implicaciones significativas para aplicaciones de PMSM aeroespaciales de alto rendimiento.