随着我国“一带一路”战略的稳步推进,其沿线经济带上高速铁路的重要性也不断凸显。目前,我国高速列车的运行速度已经超过了300km/h,这就对高速列车的控制系统提出了更高的要求。然而,目前高速列车的运行控制主要还是通过人工操作来完成,相关高速列车建模优化控制的研究还处于初期阶段,对给定的目标速度优化曲线不能进行准确跟踪,这一系列问题严重制约了我国高速铁路的智能化发展。因此,建立有效的高速列车动力学模型,设计合理的高速列车速度跟踪控制策略,对于我国“一带一路”战略的顺利实施具有重要意义。针对高速列车运行过程非线性的特点,采用基于RBF数据驱动的建模方法,建立高速列车运行过程动力学模型,设计采用了基于RBF-PID自校正控制策略实现对高速列车的速度跟踪,通过虚拟现实技术建立高速列车视景仿真系统,并在该视景仿真平台上验证所提建模控制方法的有效性。主要内容如下:1、根据高速列车CRH380AL牵引制动特性以及运行过程的受力分析,构建高速列车动力学方程,结合现场采集CRH380AL型动车组在济南西-滕州东的实际运行数据,经归一化处理后,利用RBF神经网络建立高速列车运行过程的动力学模型。2、基于建立的高速列车动力学模型,采用基于RBF-PID自校正控制策略实现对高速列车速度目标曲线的跟踪,并将该方法与PID控制进行对比,仿真结果表明,该控制策略能够实现高速列车对目标优化曲线的高精度跟踪。3、针对高速列车控制系统实车测试困难的特点,采用虚拟现实技术,结合Multigen Creator和Vega Prime仿真软件构建列车运行视景仿真系统,有效地模拟了列车在各种运行环境与工况下的运行状况、操纵特点、牵引/制动特性以及其它特性,并在该系统上验证了本文所提建模控制方法的有效性。