因为磁悬浮平台无摩擦且能控制悬浮高度的特点，本文选用磁悬浮平台模拟太空中的无重力环境，利用磁极与导轨之间的磁场力来平衡整个系统的重力，使平台在悬浮的状态下沿着导轨进行无碰撞无摩擦的长直线运动。　　为了检验已构建的磁悬浮平台的性能，本研究对其进行了评估实验，实验中磁悬浮系统因自身鲁棒性不足而出现俯仰问题和重物单摆问题。对磁悬浮控制模型进行理论分析发现其鲁棒性不足是因为在构造磁悬浮控制系统的计算过程中作出了一系列的简化，导致只能通过试凑法获得的控制器参数。这样使磁悬浮装置成品的鲁棒性比起理论上的大打折扣。　　针对磁悬浮实验出现的单摆振荡现象，分析了系统的负阻尼来自于单摆的低频振荡。当单摆的摆长越长时，振荡的频率越低，系统就越有可能出现负阻尼的情况。本研究提出了在悬点处添加粘性阻尼力方法。经实验验证，添加粘性阻尼后的系统阻尼增加鲁棒性有所改善。　　针对无法精确计算出磁悬浮系统模型的问题，本研究使用神经网络中的BP算法对实验获得的数据进行系统辨识，得到比简化数学模型更精确被控对象的网络模型。并用神经网络PID代替原有的控制器构建新的控制系统，解决了由于传统磁悬浮系统设计过程中的模型简化处理，对简化模型进行整定计算或者仿真得到的控制参数都不能够完美匹配实际的磁悬浮系统的问题，提高了系统鲁棒性。　　为了保证磁悬浮平台运行的流畅性，对磁悬浮平台控制系统进行评估与优化具有非常重要的研究意义。