随着工业技术尤其是汽车工业技术的迅猛发展,人们对行驶舒适性要求日益增长。车辆在随机路面工况下行驶时,考虑到车身的侧倾和俯仰对车辆乘坐舒适性的影响以及车辆簧上质量的振动和车轮振动之间的耦合,本文以主动悬架为控制对象,以抑制车身侧倾和俯仰运动为目标,提出基于多智能体的主动悬架分布式预测控制算法和车轮垂向加速度降阶观测器。首先为了得到车身侧倾运动与俯仰运动的动力学运动描述,建立了七自由度车辆模型;由于车辆模型的阶次较高,对七自由度车辆模型进行分解,将高维车辆系统分解成五个低维悬架子系统,并将其看成五个悬架智能体,考虑各个智能体之间的耦合,互相干扰,建立基于多智能体的主动悬架模型;其次提出基于多智能体的主动悬架分布式预测方法,在建立的多智能体主动悬架模型的基础上,将整车悬架系统的优化指标作为每个悬架智能体的优化指标,根据纳什均衡原理,针对每个悬架智能体设计单独的模型预测控制器,求出每个预测控制器的纳什最优解,以降低整个悬架系统控制器设计的难度、提高实时性。考虑到车辆系统中传感器与测量技术的限制,针对悬架中车轮的垂向加速度状态不可测的问题,本文采用状态估计的方法对车辆中不可测量的车轮垂向加速度进行估计,设计了主动悬架的降维观测器,实验结果表明,基于多智能体主动悬架的分布式预测控制算法在一定程度上降低了车辆的垂向加速度,抑制了车身的俯仰运动和侧倾运动,提高了车辆的乘坐舒适性。最后,对设计的降阶观测器进行稳定性证明和仿真验证。