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随着生活水平的不断提高,人们对于汽车的乘坐舒适性、操纵稳定性和行驶安全性提出了更高的要求,而悬架系统是实现这一目标的关键。其中,主动悬架系统因其刚度和阻尼特性可以根据汽车行驶条件进行自适应动态调整,所以受到了广泛的关注。如何利用智能控制方法解决主动悬架系统中的控制问题是当前控制领域的研究热点。本文主要研究了以下三个方面的内容:(1)针对四分之一汽车主动悬架系统,研究具有时变速度和位移约束的自适应控制问题。使用Backstepping技术,设计控制器以及自适应律。通过构造时变障碍Lyapunov函数(TVBLF)保证车身的位移和速度不违反时变约束界。采用径向基函数神经网络(RBFNN)去逼近系统中的未知连续函数。基于Lyapunov稳定性理论分析系统的稳定性,在仿真研究中将带有约束和无约束的方法进行比较,验证所提出方法的有效性。针对二分之一汽车主动悬架系统,研究常数约束的自适应控制问题。通过非线性映射将具有常数约束的主动悬架系统转化为无约束的非线性系统。同样地,根据Backstepping技术设计控制器和自适应律,并通过Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行分析,最后根据仿真研究验证所提出的控制方法的有效性与合理性。(2)针对具有液压执行器的四分之一汽车主动悬架系统,研究其自适应动态面控制问题。根据该悬架系统的受力分析和液压执行器的动态性能建立动力学方程,然后通过坐标变换建立状态空间表达式。基于Backstepping技术和动态面算法设计控制器和自适应律。通过Lyapunov稳定性理论可知,提出的控制方法可以保证主动悬架系统中的所有信号均有界,跟踪误差收敛在零的小邻域内。仿真结果表明所提出的控制算法可以保证悬架的性能要求,包括悬架空间限制和道路保持,最终实现控制目标。(3)针对具有执行器故障的四分之一主动悬架系统,研究该悬架系统的自适应控制问题。为了保证车辆主动悬架系统在故障下的暂态性能,引入了指定性能函数(PPF)。基于Backstepping技术设计控制器和自适应律。根据Lyapunov稳定性理论分析了该主动悬架系统的稳定性。在仿真研究中将具有PPF的自适应控制方法和无PPF控制方法进行比较。结果表明,和无PPF控制算法相比,所提出的基于PPF的自适应控制算法在主动悬架系统的执行器发生故障情况下,保证系统的输出可以有效地限制在PPF界限内。同时,在故障发生的瞬间可以有效地保证车身垂直位移的瞬态响应,从而最终实现控制目标,并验证了所提出的控制方法的有效性。