本文结合吉林省科技厅资助的“汽车电控空气弹簧悬架系统研究开发”项目,论文的内容是该项目的核心部分,重点在于空气弹簧悬架智能控制算法的研究和控制系统的设计开发,为最终在整车上实现空气弹簧悬架的自动控制进行前期的基础研究和技术准备。1、论文首先分析了空气弹簧结构参数对其刚度特性的影响,分析结果表明它具有较强的非线性特性,主要表现为材料非线性、帘布-橡胶复合材料非线性、几何非线性和接触非线性。并通过试验结果拟合出空气弹簧刚度随充放气时间的关系曲线。2、建立了描述车身垂直振动的基于空气弹簧悬架的1/4 车辆模型,采用模糊神经控制算法对空气弹簧悬架刚度控制进行仿真分析。模糊神经控制是将模糊控制和神经网络相结合的新的控制算法,它能把人的控制经验进行数字化的模糊处理,把规则和推理转换成神经网络的映射处理和直接从数据样本中提取经验规则,然后把这两种转换结合起来进行智能信息处理和智能控制。模糊神经控制对于无法建立精确数学模型和被控对象具有较强非线性的控制过程具有明显的控制效果。3、建立了能同时描述车身垂直和俯仰运动的基于空气弹簧悬架的1/2 车辆模型,并设计了由控制车身垂直振动和俯仰运动的两个模糊控制器和一个逻辑控制器组成的复合控制系统,使用MATLAB6.1+SIMULINK4.0 软件对其进行仿真分析,有效的改善了汽车行驶平顺性,提高了汽车的操纵稳定性。4、根据现有的试验条件,本文设计了基于空气弹簧悬架的1/4 车辆模型试验台,以检验模糊神经控制方法的有效性。实验结果表明,模糊神经控制算法在实际控制系统中同样具有较好的控制效果。通过仿真分析和试验,可以得出模糊神经控制算法对空气弹簧悬架刚度控制是有效的。由于试验条件的限制,本文控制系统设计及试验仅针对基于空气弹簧悬架的1/4 车辆模型试验台,因此在对整车空气弹簧悬架控制系统设计时,还应对控制算法进行改进,并通过整车道路试验加以验证。