随着城市人口密度的不断增加和交通需求的日益增长,具有运输量大、运行效率和正点率高等特点的城市轨道交通发展迅速,缓解了城市交通压力。城轨列车运行环境复杂,考虑列车运行参数未知和非线性干扰等因素的列车控制方法将会提高列车速度跟踪的准确性,但也需要频繁的进行状态检测和控制器更新。在列车追踪运行过程中,频繁的信息交互在提高列车运行安全和效率的同时,也增加了通信网络传输的负担,这对列车运行控制方法提出了更高的要求。本文围绕事件驱动研究列车速度曲线跟踪控制和列车追踪控制方法,主要研究内容如下:首先,研究基于事件驱动PID控制的列车速度曲线跟踪控制方法。针对列车运行过程中的基本阻力中含有非线性项的情形,建立列车单质点非线性动力学模型,设计事件驱动阈值函数,考虑列车运行过程中的舒适性,提出一种基于专家经验的二次事件驱动PID控制,并采用格雷码编码的遗传算法整定PID参数。仿真结果表明,该方法在精确跟踪速度和位置曲线的同时降低车载计算资源消耗。其次,研究阻力未知下基于事件驱动的列车反步自适应控制方法。针对列车运行过程中附加阻力存在未知参数的情形,设计参数自学习的反步控制律,补偿附加阻力参数未知对列车运行的影响。以降低控制方法复杂性带来的计算复杂性为目标,提出一种基于固定阈值函数的事件驱动控制方法。考虑列车不同运行工况下列车状态变化的不同,提出一种基于时变阈值函数的事件驱动控制方法,在保持良好跟踪特性的基础上降低了控制器的计算负担。最后,研究基于事件驱动的多列车追踪控制方法。针对列车在车车通信模式下发送和接收信息频繁且信息量大的情形,提出一种基于事件驱动的多列车追踪控制方法,根据相邻列车之间的非线性耦合动力学关系,设计分布式列车追踪控制方法,分别设计了状态反馈控制和输出反馈控制,并且保证了单列车和多列车追踪控制的稳定性,仿真结果表明,该控制方法在保证列车安全动态追踪的基础上,提高了列车运行效率,降低了信息传递频次。图44幅,表5个,参考文献67篇。