高速列车作为客运和货运的重要交通方式之一,受到了广泛的青睐。随着高铁技术的快速发展及运行速度的不断提升,对其安全性与可靠性的要求也越来越高。牵引系统产生列车运行过程中所需的牵引/制动力,由整流器、逆变器、PWMs(脉冲宽度调制)、牵引电机和机械传动等构成。其中,PWMs、牵引电机和机械传动被视为执行机构。执行机构故障往往在故障类型、故障幅值和故障时间方面具有不确定性。发生故障的执行机构可能会严重恶化列车的性能,导致列车的延误或其他车次的取消。因此,针对高速列车牵引系统展开有效的故障补偿技术研究至关重要。本文以高速列车牵引系统执行机构为研究对象,考虑到高速列车运行过程中的多工况和时变的摩擦特性造成系统参数的时变性,提出了一种分段常值函数模型来描述列车的纵向运动,且分段函数中的参数和故障类型均未知,并建立了执行机构的参数化和非参数化故障模型。考虑高速列车牵引系统具有多个执行机构,其故障发生时间及位置未知,针对不同位置的故障,设计了基于自适应技术的故障诊断观测器,观测器相关参数由自适应律更新,通过观测器与列车系统匹配实现故障诊断,基于李雅普诺夫稳定性定理,证明了匹配观测器的收敛性和不匹配观测器无法收敛。为诊断出故障位置和解决参数未知问题,提出由一组自适应观测器构成的故障诊断方案来匹配系统模型。基于高速列车模型的仿真结果验证了所提出的自适应故障诊断方案的有效性。接着,研究了高速列车含干扰和执行机构故障的自适应故障补偿跟踪问题。针对干扰界已知的健康系统,设计自适应控制器。对执行机构参数化和非参数化故障,当干扰界已知时,提出了自适应故障补偿方法和自适应律,实现高速列车故障系统的位置跟踪。同时还讨论了干扰界未知情况下,执行机构参数化故障的自适应故障补偿方法。通过李雅普诺夫直接法证明了相应闭环系统的稳定性和渐进跟踪性能,并用高速列车模型进行了仿真验证。此外,基于滑模控制的方法研究了高速列车具有输入不确定和执行机构故障的故障补偿跟踪问题。针对干扰界已知的健康系统,设计滑模面与控制律,保证系统的跟踪性能。针对故障参数有界且界限已知的情况,设计自适应滑模故障补偿方法,通过李雅普诺夫稳定性证明了跟踪误差的收敛性。仿真结果证明了所提方法的有效性。文章的最后对以上研究进行总结和展望,概括了创新点和亟待完善的工作,以便开展进一步研究。