悬架是车辆的重要总成之一，它对车辆的平顺性和操稳性等多种使用性能都有很大的影响，因此设计优良的悬架系统对提高汽车产品的质量有极其重要的意义。由于传统的被动悬架不能随路面的变化而变化，难以在变化的路面上达到最优的性能，因此在协调车辆的行驶平顺性和操稳性方面存在着很大的局限性。所以，近年来人们开展了对非被动悬架的研究，即用电子控制方法提高车辆悬架系统的性能。主动悬架系统虽然克服了被动悬架系统的缺陷，但由于主动悬架系统技术难度大、发动机功率消耗大、成本高等缺点，目前还停留在理论研究和实验试用阶段。而由弹性元件和阻尼力可控的减振器组成的半主动悬架，可根据车身震动加速度等反馈信号按照一定的控制规律产生最佳减振力，能够很好的满足车辆行驶过程的需要。同时与主动悬架相比，由于半主动悬架工作过程中几乎不消耗发动机的功率，结构简单，价格低廉，所以，半主动悬架已成为国内外汽车领域内的一个较为活跃的热门研究课题。汽车半主动悬架是一非线性系统，而常规的控制策略应用于非线性系有一定的局限性。为了更好地逼近实际系统，获得更佳的控制效果，本论文中应用了模糊—神经网络控制理论。并且在对半主动悬架进行了建模和控制仿真研究的基础上设计了单片机控制系统对模糊神经网络控制理论进行了实现。同时为了验证模糊神经网络控制理论和单片机控制系统在实际应用中的功能效果，在本课题中探索并开发了一种基于Labview的悬架特性检测系统。该系统是在原有被动悬架检测台和Labview软件的基础上，选配必要的传感器、信号调理电路和数据采集卡等硬件组成汽车悬架虚拟测试系统。本文最后将单片机控制系统和悬架特性检测系统合为一个整体进行了实验。实验数据表明基于模糊神经网络控制理论的半主动悬架性能明显优于被动悬架，采用虚拟仪器技术的汽车悬架测试系统与原有系统相比，在检测精度上能满足实际检测的需要；在系统的易用性，可扩展性以及对数据处理等方面比传统仪器有更大的优势；虚拟仪器开发和维护费用更低；而且在开放性、灵活性方面也可与计算机同步。