随着社会的发展和人们生活水平的提高,人们对汽车行驶的舒适度和安全性等要求也不断提高。悬架作为汽车重要的组成的部分,其性能的好坏直接影响到汽车行驶的平顺性和操纵的安全性等各方面的性能。由于传统的被动悬架在设计出来后,各部分的元件参数是固定不变的,因而在提高汽车舒适性方面性能十分有限。主动悬架相比于传统的被动悬架能够更好的降低由于路面的凹凸不平等不利因素对车身的影响,并且能够有效地提高驾驶的舒适度,因此近年来越来越多的科研机构和高等校展开了对汽车主动悬架的研究工作。在主动悬架的设计任务中,其中之一就是设计一种合适的控制器,使主动悬架系统在这种控制器的作用下性能优良。汽车悬架系统是一个复杂的非线性系统,常规的控制方法由于其自身的限制将不可能使汽车悬架的性能达到我们想要的性能,因此我们需要寻找一种控制方法来实现对主动悬架系统的有效控制。模糊控制对于常见的非线性复杂时变系统的控制是很有用的一种控制方法,与传统的控制方法相比,它更适用于环境的不确定性。在本文中,我们主要应用模糊控制及改进的遗传算法、LMS自适应算法来展开对汽车主动悬架控制的研究。在本文中,我们选取二自由度的四分之一车主动悬架为研究对象,应用相关运动学知识列出其运动方程,选取状态变量,建立其数学模型。在此基础上,我们建立了通过不同加权因子的修改而改变的模糊控制规则,并用Mathlab工具进行仿真。为了实现控制规则的离线修改和在线实时修改,我们分别应用改进的遗传算法和LMS自适应算法,设计了主动悬架系统的自适应模糊控制器,并将得到的结果与被动悬架的仿真结果相比较,仿真结果证明应用了相关模糊控制策略的主动悬架有效地提高了汽车行驶的舒适性和操控的稳定性,从而证明了主动悬架比传统的被动悬架性能优越,具有更好的减震性能,同时也证明了控制策略的可行性。本文的研究工作可为主动悬架的研制提供相应的理论基础和数据参考。