Como un nuevo modo de transporte, el tren maglev tiene un amplio prospecto. Como una de las tecnologías clave del tren maglev, la tecnología de control de suspensión ha sido un campo de investigación muy activo. El tren maglev tiene las características de modelado de sistemas complejos, un modelo no lineal fuerte, un sistema de bucle abierto inestable y condiciones de trabajo complejas y cambiantes. Hasta la fecha, el método más utilizado sigue siendo el diseño de un controlador PID basado en un modelo maglev linealizado. Sin embargo, con el paso del tiempo, sus desventajas se vuelven cada vez más evidentes. Para lograr un mejor efecto de control, se propone en este documento un método de control adaptativo de modo deslizante basado en un observador de estado extendido lineal (LESO), que no solo mejora la velocidad de respuesta del sistema, sino que también mejora la robustez y la capacidad de anti-interferencia del sistema, y reduce en gran medida el impacto de las perturbaciones externas en la estabilidad de la suspensión. Primero, se establece el modelo dinámico del sistema, se analizan las características de control del sistema y se propone el método de diseño del lazo de corriente para reducir el orden del modelo del sistema. Luego, se diseña el control de modo deslizante tradicional basado en la ley de alcance para el sistema de orden reducido, y se analizan el rendimiento y las desventajas del controlador. Con el objetivo de corregir los defectos del control de modo deslizante tradicional, se diseña un controlador de modo deslizante basado en un observador de estado extendido lineal. La perturbación total y la parte no modelada del sistema se estiman en tiempo real mediante LESO y se eliminan en el control de modo deslizante. Se puede demostrar que el controlador diseñado puede garantizar la estabilidad del sistema de bucle cerrado, el estado del sistema puede converger asintóticamente en el vecindario cercano al valor esperado y tiene una velocidad de convergencia muy rápida. Al mismo tiempo, el sistema tiene una fuerte robustez frente al ruido y las perturbaciones externas. Finalmente, se verifica la efectividad del controlador propuesto mediante simulación y experimentación.