随着电机、电池和电控技术的发展,电动汽车的运用日益广泛。轮毂电机直接驱动作为一种电动汽车的驱动形式,有传动损耗低和节省底盘空间等优势。然而,轮毂电机会在运行过程中受到路面激励等外部因素的干扰,导致轮毂电机气隙磁场产生畸变,从而产生不平衡电磁力,对车辆动态性能产生不良影响。为缓解车辆装配轮毂电机后产生的负面影响,许多研究从悬架角度出发,通过引入主动悬架,提升车辆的行驶平顺性和操控稳定性。然而,主动悬架能耗及成本较高,结构复杂,控制难度大,难以大范围使用。空气悬架由于其固有频率低,舒适性强等特点,其应用日益广泛。综合考虑各类悬架特点,尽可能兼顾车辆较好的行驶品质与较低的成本,本文针对半主动空气悬架展开阻尼控制研究。首先,建立了永磁无刷直流轮毂电机气隙磁场模型,分析了电机的电磁力波,计算了电机的不平衡电磁力;为研究轮毂电机高频激励对悬架性能的影响,建立了刚性环轮胎模型,轮胎接地部分采用纵滑刷子模型;结合流体力学和理论力学理论,建立了空气弹簧模型;结合轮毂电机模型、轮胎模型和空气弹簧模型,构建了轮毂驱动电动汽车空气悬架系统模型。路面激励模型方面,建立了四轮随机路面激励模型。建立了轮毂驱动电动汽车空气悬架（Hub Motor Electric Vehicle-Air Suspension,HMEV-AS）系统模型。其次,通过台架试验验证轮毂电机模型准确性。为验证轮毂驱动电动汽车空气悬架系统动力学模型的准确性,设计并装配了装有空气悬架的四轮轮毂电机驱动电动汽车,搭建信号采集系统,采用道路试验方式进行模型验证。通过将对应信号的试验结果与仿真结果进行对比,验证所建立的模型的准确性。为设计轮毂驱动电动汽车空气悬架系统阻尼控制策略奠定基础。最后,以提升车辆操控稳定性与行驶平顺性为目标,选取与之相关的相应评价指标。将模型线性化后,以车辆悬架动行程和阻尼力的方向为约束条件,以降低各评价指标为目标设计模型预测控制策略;使用遗传算法对模型预测控制权重进行优化;设计剪切最优控制策略,通过将剪切最优控制策略和模型预测控制策略优化效果进行比较,验证模型预测控制策略权重选择的合理性;设计最小误差卡尔曼观测器,对控制器所需要的部分系统状态量进行观测;使用BP神经网络算法,对已有模型进行进一步优化,提升仿真模型运算速度。仿真结果表明,所建立的模型预测控制器有效降低了各评价指标,各项评价指标的改善率为10.38%～48.67%,抑制了轮毂电机与悬架的振动,提升了车辆行驶的平顺性和操控稳定性。