悬架系统是关系汽车行驶平顺性和操纵稳定性的重要部件。相比目前普遍采用的被动悬架系统，含有控制机构的车辆可控悬架系统可有效提高汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。因此，采用优良控制策略和现代电控技术，研制经济、安全、舒适、高效和节能的可控悬架系统是现代车辆悬架技术发展的重要趋势。其中，控制策略是实现悬架系统最优控制的保证，也是当今悬架控制系统研究发展的一个重要方面。实际车辆悬架是受随机路面激励的非线性系统。迄今，人们提出了许多单一的悬架系统控制方法，但各有优缺点，在复杂行驶工况条件下，控制效果并不理想。近年来，为弥补单一控制方法的不足，进一步提高车辆悬架系统的控制性能，已有学者关注将多个控制方法相结合的复合控制策略，但研究成果总体较少。本论文在对比单一控制方法、分析悬架系统基本性能评价指标以及路面激励模型的基础上，开展非线性悬架系统的复合控制策略研究，并提出两个颇具创新性的复合控制方法：(1)基于微分几何的模糊滑模控制方法研究根据二自由度非线性悬架系统动力学模型，首先利用微分几何理论对非线性系统模型精确线性化，定义线性化系统的滑模面函数，并采用等速趋近率设计滑模控制器。然后，根据滑模面到达条件设计模糊控制器自适应调整滑模控制器的切换控制增益。该控制方法的滑模控制参数满足滑模运动的Hurwitz稳定性要求，选择范围较宽，且相对简单，不涉及设计传统最优反馈控制策略过程中加权系数人为选择和Ricatti方程求解等问题，并提高了控制的自适应性和鲁棒性；同时，模糊控制器的引入对切换控制增益起柔化作用，能削弱单一滑模控制输出控制力的抖振效应，降低控制能耗。控制仿真结果验证了该控制方法的有效性。(2)基于遗传算法权值调整的最优模糊复合控制方法从建立的车辆非线性主动悬架系统模型出发，一方面设计出悬架系统的线性二次型最优控制器（简称LQR控制器），最优控制器的加权系数利用遗传算法优化搜索获得，另一方面设计出非线性悬架系统的模糊控制器，进而开展最优控制、模糊控制以及两种方法的并联复合控制对比研究。该控制方法利用遗传算法对加权系数进行搜索优化，不仅有效解决传统LQR控制器加权系数不易确定的问题，且能克服单一最优控制和模糊控制的不足。控制仿真结果表明，该复合控制方法在车辆不同行驶工况条件下，可进一步降低车身垂直振动加速度、悬架动挠度和轮胎形变，明显提高了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。研究结果为研制汽车可控悬架系统提供了有价值的控制策略及技术参考。