随着人们生活水平的不断提高,汽车作为道路交通的主要载体,其数量逐年增长。与此同时,伴随而来的道路交通安全和环境污染等问题也随之日益增加,而这些问题的增加已经严重威胁了人们的出行安全和汽车工业的持续发展。悬架系统作为车身与车轮之间传力的联接装置,主要由弹性元件、减振装置和导向机构三部分组成,可以说悬架系统的好坏直接决定着汽车的整体性能。因此,主动悬架控制及性能评价已经成为控制领域中的热点问题。本文将考虑悬架系统的不确定性、时变性和约束特性等特点,开展了智能控制方法的研究。主要研究以下两个方面内容:（1）针对一类具有时变的垂直位移和速度约束的不确定四分之一车辆主动悬架系统,提出一种考虑输入饱和的自适应滑模控制方法。采用神经网络对系统中的未知项进行建模,并在backstepping技术的框架下设计实际控制器。采用积分终端滑模控制算法提高收敛精度,避免奇异性问题。通过构造相应的障碍Lyapunov函数,保证不违反时变状态约束。建立连续可微非对称饱和模型,克服了输入饱和影响,提高了系统的稳定性。基于李雅普诺夫稳定性理论进行了系统的稳定性分析。最后给出仿真结果证明所设计控制策略的有效性。（2）针对一类具有指定性能的半车主动悬架系统,提出了一种自适应滑模控制方案。应用指定性能函数限制悬架系统的垂直位移和俯仰角,以保证悬架的瞬态和稳态响应。利用具有较强鲁棒性的终端滑模控制方法,使系统在远离平衡点的有限时间内迅速收敛,解决了在控制过程中奇异问题,并减少传统滑模控制的抖振现象。神经网络逼近理论处理控制器中的未知项。基于李雅普诺夫稳定性理论分析闭环系统的稳定性。最后给出仿真对比验证所提控制方案的可行性和有效性。