El control predictivo del modelo es altamente dependiente de modelos precisos y los parámetros de los motores eléctricos. Los motores síncronos de imanes permanentes de múltiples fases (PMSMs) contienen parámetros no lineales y dinámicas de acoplamiento cruzado mutuo, lo que resulta en desafíos en la modelización y adquisición de parámetros. Para disminuir la dependencia de los parámetros de las predicciones actuales, se propone una estrategia de control de corriente predictivo sin modelo (MFPCC) basada en un modelo ultralocal y salidas del motor para los motores PMSM de cinco fases. El modelo ultralocal se construye de acuerdo con la ecuación diferencial de corriente. La relación inherente entre los parámetros en el modelo de corriente predictivo y el modelo ultralocal se analiza en detalle. Se estiman los desconocidos del modelo ultralocal utilizando la corriente y el voltaje del motor en diferentes instantes de tiempo sin necesidad de parámetros del motor u observadores. Además, se emplea la tecnología de modulación vectorial espacial para minimizar el error de seguimiento de voltaje. Finalmente, se realizan simulaciones y experimentos para verificar la efectividad del MFPCC con modulación vectorial espacial. Los resultados confirman que el método propuesto puede eliminar efectivamente el impacto de los parámetros del motor y mejorar el rendimiento en estado estacionario. Además, esta estrategia de control demuestra una buena robustez contra variaciones de carga.