一、悬架的分类

传统的被动悬架只能保证在一种特定道路和速度下达到性能最优状态，它的阻尼和刚度参数一般按经验设计或优化设计方法选择，一经选定，在车辆行驶过程中就无法进行调节，因而不能适应车辆参数、运行工况等的复杂多变。为了满足现代汽车对悬架提出的各种性能要求，悬架的结构形式一直在不断地更新和完善。在某个特定工况下按目标优化出的被动悬架系统，一旦载荷、车速和路况等发生变化，悬架在新的工况下便不再是最优。

为了克服被动悬架的缺陷和改善汽车悬架的性能，汽车工业中出现的主动半主动悬架。1954年，GM公司ErspielLabrosse在悬架设计中首先提出了主动悬架的思想。之后，汽车主动、半主动悬架的研究逐渐展开，并且日益深入。主动悬架采用有源或无源可控元件组成一个闭环或开环的控制系统，根据车辆系统的运动状态和外部输人的变化（路面激励或驾驶员方向盘操作）做出反应，主动地调整和产生所需的控制力，使悬架始终处于最佳减振状态。主动悬架由控制系统和执行机构组成，执行机构为有源液压系统的主动悬架简称全主动悬架，而无源主动悬架则简称半主动悬架。半主动悬架由可调弹簧或可调阻尼器构成，与全主动悬架相比，最大优点是工作几乎不消耗发动机的功率，结构简单，造价较低，因此受到广泛重视；主动悬架可以明显改善汽车的乘坐舒适性，目前，虽然由于成本较高，主动悬架还没有得到广泛应用，但是，随着汽车工业的发展，主动悬架迟早会在各种车型中普及。

二、主动悬架控制理论

近年来，国内外学者纷纷对主动悬架进行了研究，并将现代控制理论的多种控制算法诸如天棚阻尼器控制、自适应控制、随机最优控制、预见控制及智能控制等应用于对主动悬架的控制，取得了不少成果。

2.1天棚阻尼器控制

天棚阻尼器控制理论由美国得P教授提出，在主动控制悬架的控制中被广泛采用。天棚阻尼器控制即设想将悬架系统的阻尼器移到车体与某固定的天棚之间；弄要求由作动器产生一个与车身随机振动的绝对速度成比例且反向的控制力来衰减车身的振动，此绝对速度可通过对测得的车身垂直加速度求积分得到。传统的被动悬架可以认为是带阻尼器的双质量振动系统，当考虑到带宽和系统的共振特性时，传统被动悬架性能不能令人满意。但带天棚阻尼器的汽车悬架，只要合理选择参数，可彻底消除系统共振现象。

2.2自适应控制

自适应一般发生在车辆行驶过程中，具有较慢统计特性变化的干扰，即路面输入干扰。自适应控制方法的基本思想是根据系统当前输人的相关信息，从预先计算并存储的参数中选取当前最合适的控制参数。其设计关键的选择能准确、可靠地反映输人变化的参考变量。自适应控制方法考虑了车辆系统参数的时变性，具有参数辨识功能，能适应悬架载荷和元件特性的变化，自动调整控制参数，保持性能指标最优。

应用于主动悬架的自适应控制方法主要有增益调度控制、模型参考自适应控制和自校正控制三类：增益调度控制是一种开环自适应控制，通过监测过程的运行条件来改变控制器参数；模型参考自适应控制（即简化自适应控制）通过跟踪一个预先定义的参考模型，按照反馈和辅助控制器参数的自适应控制规则，使非线性时变的悬架系统达到预期的最优性能；自校正控制是将受控对象参数在线估计与控制器参数整定相结合，形成一个能自动校正控制器参数的离散实时计算机控制系统（即数据采样系统），是目前应用最广的一类自适应控制方法。自适应控制方法已在德国大众汽车公司的底盘上得到了应用。

2.3随机最优控制

随着现代控制理论的应用，提出了主动悬架随机最优控制方法。主动悬架最优控制的目标是提高汽车的平顺性和操纵稳定性，反映在物理量上就是要减小轮胎的变形，提高接地性，限制悬架的动挠度，同时应降低对控制能量的消耗。这种控制方法，通过建立系统的状态方程式提出控制目标及加权系数，然后应用控制理论求解出所设目标下的最优控制方案。与天棚阻尼器控制方式相比，由于考虑了系统中更多变量的影响，因而控制效果更好。而且，现代控制方式的应用，主要是在系统的控制软件方面做一些改善，并不增加系统的复杂性。

随机最优控制主要有线性最优控制,H00最优控制和最优预报控制三种：线性最优控制是建立、在系统理想模型的基础上，若悬架传递特性是线性的，路面不平度符合正态分布，且不平度功率谱符合白噪声特性，在得到所有状态变量的前提下，采用系统状态响应和控制输人的加权二次型作为性能指标，在保证系统动态稳定的条件下，可实现最优调节；H00控制是一种在保证闭环系统各回路稳定的条件下，使相对于噪声干扰的输出取极小的控制方法，对由于车身质量、轮胎刚度、减振器阻尼系数及车辆结构高频柔度模态等变化引起的不确定误差具有较强的鲁棒性；最优预报控制是利用安置在车辆前轮或车头的传感器来预见路面的干扰输入，然后将所测量的状态变量反馈给前后轮控制器，从而实现最优控制，该方法特别适合于轨道车辆的主动悬架。

2.4预见控制

预见控制是前后悬架的协调控制，它通过对前悬架簧上质量加速度和簧上簧下质量相对位移的测量值来预测后悬架作动器的控制力。当系统遇到较大或突变的干扰时，由于能量供应峰值和元件响应速度的限制，系统很可能无法输出所需的控制力而达不到希望的控制效果。而预见控制，由于通过某种方法提前检测到前方道路的状态和变化，使系统有余地采取相应的措施，有可能降低系统的能量消耗且大幅度改善系统控制性能，取得很好的效果。

它的基本方法有两类：一是将前轮悬架的状态信息作为后轮悬架的前馈信息；二是对四轮全进行预见控制，由于超前预测了路面输入，因而系统的性能有较大幅度的提高。从理论上看，这种系统应能取得最为理想的控制效果，但需要设置特殊的传感器。目前未见有批量实用车上市。

2.5智能控制必漏

自90年代以来，智能控制（模糊控制和神经网络控制）等非线性控制方法应用到主动悬架的设计中。

目标设计中提供有效的方法来解决各类问题，具有系统辨识（结构和参数辨识）功能。模糊控制方法具有自动调节输入变量的组合、隶属函数的参数和模糊规则数目等学习功能，因而计算机仿真结果显示该方法比常规方法更加有效。神经网络是一个由大量处理单元（神经元）所组成的高度并行的非线性动力系统，其特点是数据融合、学习适应性和并行分布处理，故在车辆悬架的振动控制中具有广泛的应用前景，该方法已应用于主动悬架系统的动力补偿器型控制器的设计，研究表明比传统LQ调节器控制具有更好的性能。有些研究者将神经网络、模糊控制与实时优化算法结合起来，以便同时处理系统的非线性与参数的时变性。

三、结束语

汽车悬架的研究在国内外已经得到了广泛的展开，目前，虽然由于成本较高，主动悬架还没有得到广泛应用，但是，随着汽车工业的发展，主动悬架迟早会在各种车型中普及。控制理论是主动悬架的核心，随着对控制理论研究的不断深入以及各种软、硬件技术的发展，主动悬架的技术也会逐步走向成熟，从而大大提高汽车的使用性能。