磁浮列车具有振动噪音小、爬坡能力强、造价低、污染小等综合优点。目前,随着人们对交通速度和乘坐品质的要求不断提高,磁浮列车在未来铁路发展和应用上将具有广阔的发展空间。磁浮列车的核心和关键技术之一就是悬浮控制技术,悬浮控制的稳定是实现磁浮列车正常运行的基础和前提。传统悬浮控制策略采用经典控制理论的超前-滞后补偿技术,通过反馈补偿使悬浮间隙动态地稳定在平衡点位置。利用这种方法能够达到稳定悬浮的目的,但对磁浮列车载人所要求的阻尼、稳定裕度、抗干扰等性能是不够的,本文尝试提出了一种基于模型预测控制的悬浮控制方法,并针对控制系统中不可测量的状态量进行状态估计。首先,简单介绍磁浮列车悬浮系统的基本工作原理,对悬浮系统的数学模型进行稳定性分析,并对非线性不稳定的悬浮系统进行线性化处理。根据两种线性化方法得到的悬浮线性模型设计控制器,并考虑不同干扰因素对悬浮控制所造成的影响。通过对比反馈线性化和平衡点近似线性化设计的控制器性能,总结出传统悬浮控制算法的不足,为提出悬浮系统模型预测控制算法奠定了理论基础。其次,在反馈线性化的悬浮系统基础上进行预测控制,对线性化系统离散处理得到悬浮系统的预测模型,根据模型预测控制的基本原理,建立悬浮系统的多步预测方程。通过设定评价函数对预测模型进行滚动优化,得到预测方程的优化解,将所得最优控制输入量作用于悬浮控制系统中,得到期望的最优输出值。对比分析3种控制算法的控制效果,得出悬浮预测控制具有动态响应快、抗干扰能力强、稳态误差小、受系统动态模型和参数变化影响小等优点。最后,考虑磁浮列车实际运行情况,针对悬浮系统传感器测量信号进行滤波处理,对系统不可测量状态量进行状态估计。通过在悬浮控制系统中设计卡尔曼滤波器,有效解决了传感器测量误差和控制过程的未知干扰问题,并为悬浮控制系统提供了不可测状态量的最优估计。