磁悬浮技术是磁悬浮列车、磁悬浮高速电机等应用领域的关键,磁悬浮控制技术作为磁悬浮技术的核心受到了人们的广泛关注。磁悬浮控制器开发难度大的原因在于磁悬浮系统本身的不确定性。因此,设计-个品质优良的控制器需要一个精度高的磁悬浮系统作为保障。磁悬浮球系统凭借实时控制要求度高的特点,成为了各种控制算法实施、检验的对象。本文以磁悬浮球控制系统为研究对象,寻求更高精度的控制算法以及更具针对性的控制性能评价方式。首先在磁悬浮球系统特性、构成以及工作原理等相关知识充分了解的基础之上,利用力学、电磁学等知识建立了系统的非线性数学建模及线性化后的模型,并借助MATLAB工具分析系统的可控性、可观性、稳定性。基于PID算法的磁悬浮球控制系统并不具备优质的动态性能,为了解决这个问题,将动态性能较高的模糊控制算法与其结合,构建了模糊PID控制器。接着以模糊PID控制的机理为着手点,剖析控制中出现的问题,并提出了三种改善手段,利用其中一种改善方式即模糊变量论域范围的优化引出了变论域自适应模糊PID控制器。随后进行仿真验证,结果说明通过模糊变量论域范围的优化使控制系统的动静态性能更高,为后续的实时控制提供了理论依据。针对在不同类别信号输入的情况下,控制参数优化满意度量化程度低、控制系统性能评价指标缺乏针对性的问题,提出了一种新的控制算法即多类别满意优化控制算法,该算法采用基于遗传算法的PID控制器,得到全局中的最满意解。该算法将控制系统的待优化变量设定为Kp,Ki,Kd,分别在阶跃、正弦、方波、锯齿以及随机信号的输入下,通过预设的性能评价指标和满意度函数进行分类评价,最终得出满意的优化结果,并利用仿真进行了验证。最后针对设计控制器的有效性,利用磁悬浮球控制系统实时控制平台,对两种算法进行验证。基于变论域自适应模糊PID控制算法的实验结果表明该方法可以获取到常规控制算法难以达到的效果,同时给出了量化后的性能评价指标；基于多类别满意优化控制算法的实验结果表明遗传算法PID控制在针对无突变类的跟踪信号时控制器跟踪效果相对较好,针对突变类的跟踪信号时控制器跟踪效果相对较差,同时给出了不同类别信号对应的类别的评价性能指标集和相应指标集中每个指标的满意度。通过对应指标数据的直观显示,磁悬浮球控制系统的控制性能的评价情况变得更加的直接化、体系化。