针对车辆主动悬架系统难以准确获取路面激励信号的问题，提出一种只考虑作动器性能限制，而不考虑路面激励信号的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator，LQR)控制策略。建立1/4 车辆悬架模型，选取系统状态向量时不考虑路面激励信号。设立考虑作动器最大出力限制的适应度函数，利用多元宇宙优化(Multi-verse Optimizer，MVO)算法得到LQR控制器权重系数，以解决传统优化算法易陷入局部最优解的问题。仿真分析考虑作动器性能限制的主动悬架系统的动态特性，并与传统LQR控制和模糊控制对比，搭建主动悬架系统1/4 车辆台架进行验证。结果表明，MVO-LQR控制效果最佳；在不测量路面激励且考虑作动器性能限制的主动悬架系统MVO-LQR控制下，车身加速度均方根值降低37.1 %，轮胎动位移均方根值降低7.89 %，悬架动行程满足限制，可显著提高车辆的乘坐舒适性。