为破解磁浮交通多子系统耦合的复杂管控难题，推动其向智能化、高效化升级，从系统工程思维出发，探究人工智能(AI)与磁浮交通技术的融合路径与实践成效。从理论层面剖析磁浮交通不同技术路线的核心特征，明确AI适配磁浮交通“动态不确定性-高精度控制”核心矛盾的技术逻辑，阐释系统工程思维主导下AI实现子系统协同优化的内在机理，界定AI构建“感知-决策-控制-优化”智能闭环的系统工程价值；从悬浮导向、牵引传动、供电系统、信号通信、智能运维调度五大核心子系统，阐述了BP神经网络、LSTM、强化学习等AI算法的技术突破与场景适配性，量化分析AI技术对悬浮精度、牵引效率、供电稳定性、信号可靠性的提升效果，验证了AI对磁浮系统全维度的赋能作用；提出“顶层数据规范-软硬迭代验证-复合人才培养-跨域协同创新”的AI赋能路径，梳理中低速、高速、超高速真空管道磁浮的技术发展脉络，总结不同场景下的工程实践成果；分析了当前存在的数据孤岛、极端工况可靠性不足、产学研用脱节、AI与新兴技术的融合不深、跨业态协同机制缺失等挑战，从全域数据融合、鲁棒性模型研发、协同创新机制深化、新兴技术融合、跨业态多式联运智能协同5个方面展望了未来发展方向。研究结果表明：系统工程思维主导下的AI与磁浮交通技术的深度融合，是破解磁浮多子系统耦合难题、实现从高速到智能跨越的核心支撑，其子系统协同优化机制为磁浮交通智能化发展提供了理论范式与实践指引。

磁浮列车间隙传感器在强磁、振动及过轨缝等特殊工况下探头易故障，为此，本文构建了一种含混合决策与复位逻辑的全状态故障检测算法，通过故障识别、信号切换与容错策略，保障特殊工况下的系统稳定性。本文以基于搭接结构的悬浮控制系统为研究对象，开展了系统动力学建模，并分析了左右电磁铁的耦合关系及稳定性；将基于信号选择策略的全状态反馈控制算法、序贯概率比检验以及残差卡方检测算法进行融合，构建了一套能够快速识别故障并及时容错的新方法。仿真结果表明：在传感器部分探头失效的情况下，故障首次检测时间晚于故障发生后的0.02~0.2 s；故障持续期间的漏检率约为5%，针对不同严重程度的传感器探头故障，采用所提方法后，左侧电磁铁平均波动值为0.27 mm，右侧为0.13 mm；序贯概率比检验算法对故障结束的响应时间提前约0.5 s，实现了快速检测与恢复；在过轨缝工况下能瞬时识别故障，并将悬浮间隙波动值大幅抑制89%~91%。所提方法显著增强了悬浮控制系统对间隙传感器探头故障的鲁棒性与容错能力，保障磁浮列车长期服役下的动态稳定性及乘坐舒适性。

为解决传统安全评估方法因忽视列车运营量累积效应而导致高速磁浮-桥梁系统行车安全评估不准确的问题，构建了一种基于行车安全指标尾部分布的概率性安全评估方法。通过方幂好格子点法、多体动力学和模态叠加法建立了高速磁浮-轨道梁耦合随机动力学模型；采用等概率法和极值理论求得行车安全指标的概率特征参数（均值、标准差），构建了概率特征参数与极值分布函数之间的显式映射关系；依据预设置信度求得安全指标的极值估计量，在与现行规范阈值比较的基础上，构建了一种基于概率尾部分布特性的行车安全评判方法；以高速磁浮列车通过24.768 m轨道梁为例，开展了不同车速等工况条件下行车安全评估。结果表明：采用方幂好格子点法构建高均匀性轨道不平顺样本集，仅需131个样本即可满足计算需求，相较于蒙特卡洛法所需的5 000个样本，显著提升了行车安全指标概率特征参数的计算效率与精度；提出的极值分布能有效表征行车安全指标的概率尾部分布特性，其分布曲线能较好拟合最大值样本，估算极值亦可充分包络蒙特卡洛法生成的结果。基于尾部分布模型评估的失效样本数不足10个，而基于正态分布假设的失效样本高达2 280个，有效避免了传统方法不能考虑列车运营累积效应的局限性，为高速磁浮-桥梁系统安全评估提供科学依据。

针对磁浮列车电磁悬浮系统存在的不确定性内外扰动、开环不稳定以及控制器参数整定困难等问题，提出了一种基于粒子群优化的自抗扰悬浮间隙控制方法。将模型线性化误差、参数摄动等内扰与轨道不平顺、负载突变等外扰集结为总扰动，利用扩张状态观测器进行实时估计与主动补偿，在实现系统动态线性化的同时，设计了新型离散时间最优控制综合函数并构造对应的跟踪微分器以优化信号跟踪性能；针对自抗扰控制器中观测器带宽、控制器增益等关键参数难以人工获取最优解的难题，引入了粒子群优化算法；通过构建包含绝对误差积分与控制能耗的多目标适应度函数，对控制器参数进行了全局寻优，以平衡系统的快速跟踪能力与抗噪声干扰能力。研究结果表明：在起浮、负载突变及随机轨道噪声等工况下，该方法相较于传统人工整定的自抗扰控制，具有显著的性能优势；起浮过程调节时间明显缩短且无超调；在突加负载扰动下，悬浮间隙的累计绝对误差降低了28.3%，且能更快恢复至稳态；同时在传感器含噪环境下，控制电压曲线保持平滑，未出现高频抖动。该方法可有效解决磁浮系统快速性与抗扰性之间的矛盾，实现控制参数的优化整定，为复杂工况下磁浮列车的稳定悬浮提供有效的技术方案。

提出了磁浮车辆振噪数据检测与评估方案，采用研制的便携式添乘仪可低成本、高频次地检测磁浮车辆振噪数据，修正了惯性传感器坐标系的姿态偏差，分析了磁浮车辆振动特性；采用ISO 2631-1:1997计权加速度、Sperling平稳性指标和A计权声压级评估磁浮车辆运行品质，并自主估计了检测数据的速度和里程信息。研究结果表明：上海和长沙磁浮添乘仪垂向修正角度分别为0.08°和0.95°，水平向修正角度分别为0.82°和3.45°，两者车体纵向加速度和横向加速度振动主频在10 Hz内，车体垂向加速度振动主频分别在40、30 Hz内，采样频率可以满足检测需求；上海磁浮ISO 2631-1:1997计权加速度最大幅值为0.9 m·s^-2，其一级和二级超限比例分别为95.5%和71.1%，车辆横向和垂向Sperling平稳性指标最大幅值分别为2.64和2.73，一级超限比例分别为0.96%和69.8%，A计权声压级最大值为73.8 dB(A)，超出70 dB(A)比例约78.2%，表明上海磁浮车辆运行品质良好；长沙磁浮ISO 2631-1:1997计权加速度、车体横向和垂向Sperling平稳性指标最大幅值分别为0.26 m·s^-2、2.32和2.15，均小于一级限值，表明长沙磁浮车辆运行品质为优；各评价指标在磁浮线路经纬度坐标系下的可视化直观反映磁浮车辆运行品质的沿线分布。该方法可为磁浮轨道运维部门精准调控不同里程位置的磁浮轨道服役状态提供数据支撑。

针对EMS型磁浮列车悬浮控制系统因高维、强非线性及开环不稳定特性导致的机理建模精度不足与鲁棒性差等问题，提出一种基于贝叶斯优化（BO）算法改进长短期记忆网络（LSTM）的悬浮系统高精度模型辨识及时间序列预测方法。搭建了单自由度磁悬浮系统试验平台，通过控制器跟踪包含正弦、脉冲及白噪声的复杂激励信号，采集了覆盖系统动态特性的控制电压与悬浮间隙时序数据，并采用滑动窗口法重构输入输出序列；构建了长短期记忆网络模型以捕捉悬浮系统的时间依赖特征；为解决人工调参难以兼顾效率与性能的问题，引入了贝叶斯优化算法，选取高斯过程作为概率代理模型，以期望改进作为采集函数，将模型在验证集上的平均绝对误差作为目标函数，对LSTM模型的隐藏层神经元数量、初始学习率及L2正则化系数进行全局寻优。研究结果表明：经贝叶斯优化后的模型能够精准预测悬浮间隙的关键状态变化，预测误差稳定在±0.1 mm以内，且误差分布符合正态分布特征，表明消除了模型的结构性偏差；与未优化的LSTM模型相比，其在测试集上的平均绝对误差降低了48.04%，均方根误差降低了41.83%。该方法能有效解决悬浮系统建模中超参数整定困难的问题，显著提升模型的预测精度与泛化能力，为磁浮列车的高精度悬浮控制器设计及实时状态监测提供了可靠的模型基础。