如果悬架系统的刚度和阻尼特性能根据汽车的行驶条件（车辆的运动状态和路面状况等）进行动态自适应调节，使悬架系统始终处于最佳减振状态，则称为主动悬架。主动悬架具有诸多优点，比如可以控制车身高度，提高通过性，兼顾汽车的平顺性与操纵稳定性等。

如果悬架系统的刚度和阻尼特性能根据汽车的行驶条件（车辆的运动状态和路面状况等）进行动态自适应调节，使悬架系统始终处于最佳减振状态，则称为主动悬架。

主动悬架具有非常诱人的优点，比如：主动悬架可以兼顾汽车的平顺性与操纵稳定性，而在传统的被动悬架设计中，平顺性与操纵稳定性往往难以兼顾，一般只能采取折中的办法；当承载质量发生变化或道路条件发生变化时，主动悬架可以调整自身参数，使车身的离地高度保持在合理的数值上，从而提高汽车的操纵稳定性、平顺性和通过性；主动悬架可以调节悬架的参数，从而降低车轮载荷波动，提高附着性能，改善操纵性，同时减轻了轮胎的磨损。

但是主动悬架也有一些缺点，主要是：结构和控制复杂，全主动悬架的硬件要求高、耗能大、成本高，其他几类主动悬架也会增加整车重量和成本。

主动悬架系统按其是否包含动力源，可分为四类：全主动悬架（有源主动悬架）、慢主动悬架系统（部分有源主动悬架）、半主动悬架（无源主动悬架）、馈能型主动悬架，如图1 所示。

全主动悬架又称为宽带主动悬架，是根据汽车的运动和路面状况，适时地调节悬架的刚度和阻尼，使其处于最佳减振状态。全主动悬架可以在车身振动的全频段范围内兼顾汽车的平顺性与操纵稳定性；能够实时地控制车身高度，改善通过性；能够降低车轮载荷波动，提高附着性能，改善操纵性，同时减轻了轮胎的磨损。但是全主动悬架的缺点是结构和控制复杂，硬件要求高、耗能大、成本高，这些缺点限制了全主动悬架在汽车上的推广应用。

慢主动悬架又称为有限带宽主动悬架，其作动器仅在一窄带频率范围内工作，所以它降低了系统的成本及复杂程度，比全主动悬架便宜。尽管如此，它的主动控制仍然覆盖了主要的车身振动，包括纵向、俯仰、侧倾以及转向控制等要求的频率范围，改善了车身共振频率附近的行驶性能，提高了对车身姿态的控制，性能可达到与全主动系统很接近的程度。

半主动悬架是指悬架弹性元件的刚度和减振器的阻尼系数之一可以根据需要进行调节控制的悬架。由于弹簧刚度调节相对较难，所以一般的半主动悬架不考虑改变悬架的刚度，而只考虑改变悬架的阻尼。半主动悬架按阻尼级又可分成有级式和无级式两种。半主动悬架是由无动力源且只有可控的阻尼元件组成。由于半主动悬架结构简单，工作时几乎不消耗车辆动力，而且还能获得与全主动悬架耗近的性能，故有较好的应用前景。

馈能型主动悬架是一种集馈能和减振功能于一体的主动悬架。这种悬架带有能量回收装置，可以将悬架间被减振器所消耗的振动能量转化为可供汽车其他耗能部件使用的能量，同时保持汽车良好的行驶平顺性。馈能型悬架在实现途径上分为机械式馈能和电磁式馈能两种。馈能型主动悬架最重要的特征在于，可以将汽车振动的能量收集并转化成其他部件可以使用的能量，有利于汽车的节能，非常符合当下对汽车节能环保的时代要求。

全主动悬架是在被动悬架系统（弹性元件、减振器、导向机构）中附加一个可控制作用力装置。它通常由执行机构、测量系统、反馈控制系统和能源系统四部分组成。执行机构的作用是执行控制系统的指令，一般为力发生器或转矩发生器（液压缸、气缸、伺服电动机、电磁铁等）。测量系统的作是测量系统各状态，为控制系统提供依据，包括各种传感器。控制系统的作用是处理数据和发出各种控制指令，其核心部件是电子计算机。能源系统的作用是为以上各部分提供能量。

图2所示的是以油气弹簧为弹性元件的主动悬架，4个车轮上的油气弹簧通过油路相连形成全封闭式环路控制系统。它将车身或车轮的振动量经传感器变换成一种信息传给控制阀，使控制阀调整弹性元件的高度和刚度，以达到调节车身高度、保证良好行驶平顺性的目的。当车身发生倾斜时，布置在前、后轴上的四个控制阀控制油路系统，保持车身高度不变，使汽车具有抗侧倾、抗纵倾的作用。

慢主动悬架的结构是普通弹簧和执行器串联，再和被动阻尼器并联，如图3所示。慢主动悬架执行器在带宽为3～6Hz的频率范围内工作，高于这个频率，悬架就恢复成被动悬架。与全主动悬架相比，降低了成本及复杂程度，减少了能耗，且主动控制仍覆盖主要的车身振动，并能衰减车身共振频率附近的振动。

有级式半主动悬架将阻尼分成两级、三级或更多级，可由驾驶员选择或根据传感器信号自动进行选择所需要的阻尼级。图4所示的是装在半主动悬架中的三级阻尼可调减振器的旁路控制阀。它是由调节电动机l带动阀心2转动，使控制阀孔3具有关闭、小开和大开三个位置，产生三个阻尼值。该减振器应用于Opel Senator和Opel Omega轿车上。

图5是一种无级式半主动悬架示意图，微处理3从速度、位移、加速度等传感器处接收信号，计算出系统相应的阻尼值，并发出控制指令到步进电动机2，经阀杆4调节阀门5，使其改变节流孔1的通道截面积，从而改变系统的阻尼。

馈能型悬架在实现途径上分为机械式馈能和电磁式馈能两种。

机械式馈能的原理是通过适当的机械传动结构（如再生泵装置、机械式可变线性传动装置）将车轮和车身的振动能量传递给液压或气压储能装置，以液压能或气压能的形式进行存储，在适当的时候释放储能，用以抑制振动，减小能耗。图6所示的是一种利用液压储能装置的机械式馈能主动悬架。

图6中的小功率液压增压包被用来克服单向阀的开启压力和提高馈能液压缸的进油效率，从而消除液压油的可压缩性对馈能阻尼力凡产生不确定性的影响。

以上腔馈能为例，馈能型悬架中的关键部件——馈能装置回收能量的实现包括两个过程：（1）进油过程：当悬架处于舒张过程中时，液压油在增压包的作用下从液压油箱经过经单向阀1和相关油管进入到馈能液压缸的上腔，完成进油过程。（2）馈能过程：当悬架处于压缩过程中时，馈能液压缸中的活塞相对于簧载质量有向上运动的趋势，使得上腔中产生一定的压力，当此压力能使单向阀2与5开启时，该压力油经过单向阀2与5及相关油管进入到液压蓄能器完成馈能过程；同时馈能装置向簧载质量提供馈能阻尼力Ff，蓄能器中积蓄的液压能就可以供汽车上如液压动力转向器等液压耗能部件使用。下腔馈能的工作原理与上腔馈能的工作原理相同。

电磁式馈能的原理是用电磁作动器替代传统的减振器，当车轮和车身相对运动时，电机的线圈切割磁力线，向外输出电压，将机械振动能量转化为电能，存储到储能装置。从本质上来讲，相当于簧载质量与非簧载质量上分别固定线圈与磁场，两部分用机械传动机构相连。此处的连接方案选择有很多种，比如采用直线电动机，或用齿轮齿条机构连接转动电动机等。电磁式馈能悬架的结构如图7。

主动悬架主要包含执行机构和控制策略两大部分。由于执行机构完全按照控制策略的要求来输出主动力，因此主动悬架设计的关键， 就是选取能够为车辆提供良好性能的控制策略。不同的控制策略，将会导致不同的悬架特性和减振效果。下面简要介绍一些常见的主动悬架控制策略及其优缺点。

上世纪60年代，线性最优控制理论已被应用于车辆悬架系统的研究中。线性二次型调节器控制理论（简称 LQR）和线性二次高斯型控制理论（简称LQG）是主动悬架设计人员常用的方法。理论上讲， LQR和 LQG 主动悬架大幅度地改善了车辆的性能，且具有较大的稳定裕量。但主动悬架对模型摄动时基本不具备鲁棒性，在激励频率大于60Hz时，系统极易变得不稳定。因此线性最优控制具有以下不足之处：①采用线性最优控制理论来设计主动悬架时，需要有一个明确的目标函数；②最优控制理论很难处理好频域内的减振问题，难以使车辆兼具良好的时域和频域性能；③没有考虑模型的不确定性，只是在平均意义上对随机白噪声扰动进行了抑制。因此当模型存在摄动时， 线性最优控制基本不具有鲁棒性。

主动悬架的预瞄控制能够根据车辆目前的行驶状态和未来干扰等因素来提前给出调节作用，使悬架系统最有效地抵消外部干扰所引起的振动。预瞄控制的实现方法有两类，一类是将前轮悬架的状态信息反馈给后轮悬架，另一类是通过测量车轮前方道路来获得实时的路况信息，并将此信息作为主动悬架设计的重要依据。预瞄控制的不足之处主要有：①预瞄控制是在假定悬架系统是线性时不变系统的情况下制定的，并没有对车辆参数的时变性加以研究；②预瞄控制要求车辆装备特制的预瞄传感器，虽然在技术上是可行的，但考虑到实车的制造成本、车辆工作环境对传感器使用寿命的影响等实际问题，要将预瞄控制应用于实际还有很多问题有待解决。

自适应控制是一种实时调节控制器的方法，其研究对象是具有一定不确定性的系统。这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。在悬架控制系统的设计中，自适应控制能自动监测系统参数的变化，并实时地调节控制策略，从而使系统具有良好的性能。目前，比较完善的自适应理论有模型参考自适应控制和自校正控制。前者可对控制器的参数进行直接更新，而后者是采用参数估计的方式间接地对控制器进行更新。但是自适应控制仅适合于悬架参数在某一特定范围内缓慢变化的情况。当系统参数的变化超出特定的范围时， 系统的控制效果将会变差。

由人作为控制器的控制系统是典型的智能控制系统，其中包含了人的高级智能活动。模糊控制在一定程度上模仿了人的控制，其控制特点是：①不需要准确的数学模型；②将大量的控制经验和知识作为控制的主要依据。考虑到悬架系统本身的非线性和所处环境的复杂性等因素，悬架系统可采用模糊控制策略来获得满意的控制效果。然而模糊控制规则的完整性、模糊子集的定义、隶属度函数的确定、模糊推理机制等因素都会对模糊控制器的性能产生影响，而这些因素大都依赖于专家的经验。而在很多情况下，专家经验并不完备，有时是相互矛盾的，甚至根本没有专家的经验可以利用，这大大增加了模糊控制器设计的难度。为了使模糊控制器具有良好的自适应性和鲁棒性，许多专家致力于模糊控制器自动设计的研究。

人工神经网络是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上，将大量简单的处理单元广泛连结组成的复杂网络，可用来模拟人的直观性思维模式。神经网络控制系统作为一个新兴的领域，已经引起了控制界的兴趣，许多学者将其应用在了主动悬架控制中。学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。然而神经网络学习速度较慢，不适合应用在实时控制中；此外，如何获取神经网络的训练样本和改进训练策略等问题还有待于进一步研究和解决。

在上述控制方法外，还有一些其它的方法，比如滑模控制、免疫进化控制等。无论采用何种控制方法，车辆的性能均有不同程度的改善。在研究和开发中，结合实际车辆的工况，设计简单有效、实用的控制方法是车辆主动悬架研究工作的主要目标。