1.一种汽车主动悬架电磁作动器抗饱和复合控制器，其串接在电磁作动器(1)的输入端，其特征是：其由突变负载补偿控制器(21)、状态反馈控制器(22)、电压解耦控制器(23)、控制器参数优化模块(3)和限压控制器(24)组成，所述的电磁作动器(1)以电压ud、uq为输入，以速度v、电流id、iq为输出；所述的控制器参数优化模块(3)以速度v、电流id、参考速度vref、参考电流idref作为输入，其输出为最优控制器增益Kbest；所述的突变负载补偿控制器(21)以速度v、车身突变负载Tl作为输入，其输出为电压ud1、uq1；所述的状态反馈控制器(22)以最优控制器增益Kbest、参考速度vref、参考电流idref、速度v、电流id、iq为输入，其输出为电压ud2、uq2；所述的电压解耦控制器(23)以速度-v、电流id作为输入，其输出为ud3、uq3；所述的限压控制器(24)的第一部分输入是电压 和 第二部分输入是速度v和电流iq。

2.一种如权利要求1所述的汽车主动悬架电磁作动器抗饱和复合控制器的构造方法，其特征是包括以下步骤：步骤A：分别构建突变负载补偿控制器(21)、状态反馈控制器(22)和电压解耦控制器(23)，突变负载补偿控制器(21)的输出为 状态反馈控制器22的输出为 电压解耦控制器23的输出为： kt为

交流直线电机的转矩系数，Bω为交流直线电机的摩擦系数、Tq为交流直线电机的时间常数，J为转动惯量， 分别为速度v的二阶和一阶导数，Tl为突变负载，K为2×4的状态反馈控制器(22)的增益矩阵，k1、k2和k3分别为电压耦合系数。

步骤B：采用控制器参数优化模块(3)，通过灰狼优化算法来获得状态反馈控制器(22)全局最优控制器增益Kbest；

步骤C：将控制器参数优化模块(3)与状态反馈控制器(22)串接，并将状态反馈控制器(22)、突变负载补偿控制器(21)、电压解耦控制器(23)并联后与限压控制器(24)串联构成抗饱和复合控制器。

3.根据权利要求2所述的汽车主动悬架电磁作动器抗饱和复合控制器的构造方法，其特征是：步骤B中，控制器参数优化模块(3)的优化过程是：步骤一：初始化权重矩阵，随机生成N组权重矩阵Q和R；

步骤二：计算出增益矩阵K：

步骤三：将增益矩阵K输出给状态反馈控制器(22)；

步骤四：驱动电磁作动器(1)，得到当前增益矩阵K下离散的速度vn和电流 n代表采样时刻；

步骤五：计算出当前权重矩阵的适应度值：

步骤六：确定本次迭代中N组权重矩阵中适应度最好的三组：

步骤七：根据确定的三组权重矩阵，利用灰狼优化算法更新所有权重矩阵，输出下一次迭代中的权重矩阵；

步骤八：由下一次迭代中的权重矩阵计算在下一次迭代中的状态反馈控制器系数增益矩阵；

步骤九：重复步骤三至步骤八直至到达最大迭代次数；

步骤十：得到到达最大迭代次数后由适应度最好的权重矩阵确定出的最优控制器增益矩阵Kbest。

4.根据权利要求3所述的汽车主动悬架电磁作动器抗饱和复合控制器的构造方法，其特征是：步骤五中，利用公式 计算出当前权重矩阵的适应度值F，w1、w2为权值，ev、eid为实际速度与实际电流相对于参考值的误差，n是采样时刻，Ts为采样时间。

5.根据权利要求3所述的汽车主动悬架电磁作动器抗饱和复合控制器的构造方法，其特征是：步骤二中，由式K＝lqr(A,B,Q,R)计算出增益矩阵K，Q和R为权重矩阵，A为系统系数矩阵，B为输入系数矩阵。

6.根据权利要求2所述的汽车主动悬架电磁作动器抗饱和复合控制器的构造方法，其特征是：步骤C中，由式 和|ud(n)|≤uup构建限压控制器(24)；Eq(n)为n时刻的反电动势，Eq(n)＝ωψf，ψf为永磁体磁链，kα为电压系数，kβ为电流系数，kδ为反电动势系数，IN为电机的额定相电流，uup为逆变器的额定电压。