井下无轨胶轮车是一种常用的井下物料、人员运送工具,因其灵活、便捷、高效、安全等优点,正得到越来越广的应用。采用主动悬架的井下无轨胶轮车,能够更好的适应井下恶劣的路况,提高人员乘坐的舒适性。主动悬架能够依据路况的变化,产生悬架控制力,动态调整悬架的刚度,提高车辆的行驶性能。目前,主动悬架系统的研究成果比较多,但国内仍然没有成熟的主动悬架产品,其难点有两个方面,其一为对主动悬架控制理论的研究,其二为对主动悬架动作器的设计及研究。本文基于WC5型无轨胶轮车研究了两种控制策略,分别是基于成熟理论、占据主导地位的LQG控制器和尚未在主动悬架领域应用的神经网络PID控制器。因路面信号是随机的,可以用一定功率的高斯白噪声表示,同时悬架的性能指标也可以用二次型指标来表示,这两点使LQG控制器在主动悬架控制方面很有优势。由于悬架系统具有非线性难以表述的特点,导致以往设计的主动悬架系统难以准确反映悬架实际工作状态,导致实验结果与实际应用差距较大,为此,本文提出了一种新型神经网络PID控制主动悬架,该控制器鲁棒性能好,能够通过在线学习,实时整定PID控制器参数。通过仿真实验研究表明,神经网络PID控制主动悬架相比LQG主动悬架调整效果更优。本文主要进行了以下工作：(1)介绍了井下无轨胶轮车的基本知识,对悬架系统的组成、作用、分类进行了详细阐述,对主动悬架系统与被动悬架系统的组成、功能区别进行了介绍。在对主动悬架系统的最新国内外动态了解的基础上,建立了主动悬架,被动悬架的数学模型,主要以1/4车身悬架系统模型为基础,分析了能够较好反应悬架工作状态的控制量,建立了路面不平度模型。(2)研究设计了主动悬架随机线性最优控制器。使用二次型指标函数描述悬架系统的性能指标,各指标的重要程度通过加权系数予以调整,通过黎卡提方程的求解得到控制矩阵K,以矩阵K乘以相关控制参数,得到最优控制率。(3)阐述了神将网络控制的基本理论,介绍了神经网络-PID控制的基本原理和学习方法,该控制器是将神经网络控制器与PID控制器相结合,整合了神经网络学习适应能力强和PID控制器结构简单,调整方便的特点,该控制器具有强大的非线性表达能力,能够实现PID参数的实时整定。(4)在Matlab/Simulink环境中搭建主动悬架、被动悬架2自由度模型,并设计搭建了2种主动悬架控制器,在Matlab/Simulink环境中对悬架系统进行仿真实验,评价指标选取为轮胎动挠度,车身加速度及悬架动挠度。分析结果表明,主动悬架相比被动悬架具有较好的车辆性能,在主动悬架中,神经网络PID悬架效果更优。