国内外研究现状随着现代控制理论的发展和完善，越来越多的学者和工程师将各种控制方法改进和引入到车辆悬架的设计中来。当前，车辆悬架的设计已经步入到了应用微处理器来进行控制的阶段，如何设计性能优秀的控制器，使车辆保持良好的性能，是学者们的研究方向[6]。根据所采用的控制理论的不同，所设计的悬架的性能也是各不相同的。下面对一些较常为研究者采用的半主动悬架的控制策略作介绍。84373

1）最优控制（Optimal Control）

最优控制理论是利用“极大值原理”、“动态规划”等原理，寻求可行的控制方案中最优解的一种理论。在最优控制中，需要列出描绘系统动态特性的方程，给定系统变化的区间，确定系统变化的起始及终止状态，并制定评估系统性能的指标。在给定以上条件后，系统的性能主要由控制函数和运动特性所决定，最优控制就是在系统动态变化中，将控制函数和运动特性当做变量求解性能指标极值的过程。最优控制早在1960年左右就被采用到主动悬架的设计里，它可以较好地折中处理行车平顺性与操纵稳定性问题。论文网

2）天棚阻尼控制（Sky-hook Control）

天棚阻尼控制是1973年Karnopp基于最优控制为汽车悬架设计的一种控制策略，他设想于簧载质量和惯性坐标之间设置一个阻尼大小跟车身垂直速度成比例关系的减振器，在车轮之外直接控制车身的运动状态。天棚阻尼控制可以获得较好的平顺性，但在操纵稳定性上不能进行改善，而且实际车中很难安装这样的理想减振器，因此天棚阻尼控制的应用收到了很大的限制[7]。

3）PID控制

PID控制是一种在工业生产中较为常见的控制理论，它包含比例、微分、积分三个单元。它通过测量被控量并与预期值比较，利用系统的变差来纠正系统的响应，达到控制效果。PID控制简单易懂，在使用中不需要精确的系统模型，参数整定方便，使用灵活，在半主动悬架的设计中应用很广，控制性能也很优异。

4）自适应控制

自适应控制主要应用于研究对象的模型具有不确定性的情况，自适应控制可以通过对系统不确定性的辨别，更新控制器的参数、结构，以使被控对象趋向于最优。在车辆悬架系统中，由于车辆的组成部件的复杂性，悬架是一种具有强非线性和不确定性的对象，悬架系统的数学模型常常难以精确描述，且路面工况的随机性较大，固自适应控制受到了学者们极大的重视。

5）模糊控制

模糊控制以模糊数学为基础，它将被控系统的某些状态量经过模糊化后输入系统，经过设定的模糊规则进行模糊推理，经过解模糊后得到系统的控制量。模糊控制的一大优点就是面对被控系统不能确定准确的数学模型的情况，它可以将人的控制经验利用到控制器中去，具体方法是将经验总结转化成由语言变量形容的推理规则，再去控制系统。它避开问题的数学模型，且受扰动的影响不大，非常适合悬架这类的复杂工况。

6）其它控制方法

除了以上控制方法外，学者们还将其它一些控制方法采用在悬架系统的设计中，比如文献鲁棒控制，神经网络控制等，每种方法都有它的长处和不足之处。

由于汽车行驶中道路输入的随机性和悬架系统模型本身的复杂性，建立精确的状态函数和控制模型非常困难。这也是本设计中采用模糊控制的一大原因。相比于其它控制，大多需要比较精确详细的数学模型，模糊控制只需要根据系统测试的结果，给定它的输入输出范围、比例因子以及规则等，就可以较好地控制系统，这对于汽车悬架的控制是简单而有效的。