悬浮控制器作为磁浮列车悬浮控制系统的核心设备,它的故障检测和维修技术一般只有专业技术人员掌握。而在工程应用中由专业技术人员承担维修工作代价是高昂的。本文以北京中低速磁浮交通运营示范线(S1线)的工程需求为背景,以实现悬浮控制器故障诊断和检测的自动化为目标,在分析悬浮控制器软硬件结构和负载特性的基础上,归纳了控制器可能出现的故障形式,提出了对典型故障形式的自动检测和诊断方法,设计了悬浮控制器故障检测维护平台的软硬件结构,并研制了实际系统。本文首先建立了模块悬浮系统的数学模型,以此为根据对悬浮控制器的输入输出负载特性进行了计算;结合悬浮控制器的硬件结构和功能,归纳了控制器可能出现的故障形式和主要检测项目,故障类型可以分为弱电控制部分故障、强电部分故障和控制程序故障等。针对各种故障形式和特征,设计了针对性的故障检测和定位方法,提出了检测维护平台的功能要求,并对平台进行了设计。检测维护平台由检测机柜(内含测试计算机)、模拟负载、电源系统和被测控制器四部分组成,软件采用Labview编写。然后针对控制器中典型故障形式,提出了基于神经网络的故障诊断技术。研究了故障特征的提取、神经网络样本集的确定以及神经网络的结构设计。通过Matlab编程实现了神经网络对控制器的传感器信号采集通路故障和充电回路故障的诊断,并分析了采用神经网络进行控制器故障诊断的效果。最后介绍悬浮控制器检测维护平台的核心部分—检测机柜的硬件搭建及平台软件编写的部分工作。运用Labview语言进行了用户管理模块的编写,并在实现UDP通讯的基础上编写了检测控制程序。在单转向架试验平台上进行初步实验,证明检测控制程序能够实现对控制器的信号输入部分及控制输出部分的故障检测。本论文理论结合实际,设计的平台能够快速、准确地实现悬浮控制器的故障诊断和定位,对于提高控制器故障诊断的自动化程度和维修效率、保障磁浮列车的可靠运营具有一定的工程应用价值。