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为了以一种简捷的方式来有效控制主动悬架这类典型多变量系统的多输出量，提出了一种基于状态反馈的新型神经元控制策略：采用了单神经元模型，并引入线性二次型最优控制（LQR）中的状态反馈思想和控制律形式。将其应用到1/4主动悬架的控制设计中，研究了悬架参数变化时的鲁棒性能，并和被动悬架及LQR控制进行了性能对比。仿真结果表明，所建议的方法可有效地改进车辆性能，优于LQR控制。而且，对其它类似的LQR多变量控制问题和被控对象，提供了一种可能更有效的新的简便途径。