随着我国城市轨道交通事业的快速发展,列车运行速度的不断提高以及人们对列车运行品质的要求越来越高,人工驾驶已很难满足列车运行控制需求。在这种情形下,提高列车的自动化程度,开发智能高效的列车自动驾驶系统优化列车运行的平稳性、舒适性、节能性和停车准确性等性能指标,以提高列车的运行效率就显得尤为重要,目前国内外在这方面相关的研究已取得不少的研究成果。由于可拓学能够很好的解决互不相容的矛盾问题,本文将物元模型(可拓学)应用到列车自动驾驶系统运行控制过程研究当中,作为列车自动驾驶核心控制算法,探究提高列车运行过程中的各项性能指标有效性。其主要工作如下:首先,对列车自动驾驶控制ATO(Automatic Train Operation)系统和可拓学基础理论进行了研究。介绍了ATO的工作原理、系统结构、功能和控制算法处理,对列车自动驾驶系统的工况转换条件以及控制策略进行了分析和讨论,并对可拓学的基础理论知识进行了相关概述。其次,可拓学列车自动驾驶控制算法设计。根据列车运行的不同阶段所考虑的主要性能指标不同,建立了牵引启动阶段、区间调速阶段和停车制动阶段的物元模型。并应用层次分析法和马氏距离法相结合的方法,通过分析计算求得列车不同运行阶段性能指标的权重值。并建立各性能指标的关联度函数,对各性能指标进行量化处理,根据可拓学优度评价方法,对列车运行过程中的运行速度进行决策。最后,对可拓学列车自动驾驶运行过程控制进行仿真分析。在分析列车运行过程中受力和运动学的基础上,根据给定的车型和线路条件,结合可拓学列车自动驾驶控制算法,用matlab对列车自动驾驶运行过程进行仿真分析,通过仿真结果的比较可以看出,物元模型(可拓学)在列车自动驾驶中的应用,能够满足乘客对列车运行的舒适性和平稳性的要求,并能有效提高节能性和停车准确性。验证了可拓学应用在列车自动驾驶算法控制中的可行性和有效性。