随着技术革新和现实需要,高速铁路行车密度和列车运营速度不断提高,同时高速列车在追踪运行过程中面临的影响因素日益增多,对列控系统的要求也越来越高。作为支撑列控系统的重要技术,移动闭塞和现代通信技术的快速发展,使得列车间信息交互水平不断提高,为实现多列车协同控制并提升列车运行自主性创造了有利条件,多车协同控制是提升整体的运行效率和全局系统安全性的最佳选择。本文围绕高速列车的自动驾驶和多车追踪运行的协同控制问题展开算法研究。首先,分析了列车的单质点和多质点模型,在综合考虑研究目标、列车自身特性、运行阻力和未知外界干扰等不确定因素影响的情况下建立了单质点动力学方程。基于滑模控制理论建立等效控制器实现对状态误差的快速收敛,同时通过径向基神经网络强大的非线性拟合能力优化切换控制输出,以此抑制滑模控制固有的抖振现象,从而提高列车速度控制精度,实现列车对参考运行轨迹的精确跟踪。其次,在自动驾驶的基础上,针对现有行车模式下缺乏有效的列车协同控制算法导致线路运输效率和安全性无法兼顾的问题,引入人工势场函数理论,利用正切函数构造符合控制特性的车间距势函数模型,同时设计鲁棒控制器用于处理动力学不确定性部分,建立分布式控制律实现各列车的协同控制,通过对车间距误差的有界约束实现多列车的紧凑追踪与安全避撞性能,根据李雅普诺夫理论证明势函数控制器的稳定性,通过仿真模拟理想情况下三列车的追踪运行场景,验证所提算法的有效性。最后,针对高速列车编队在移动闭塞系统中追踪运行时,面临的复杂环境和外部扰动,提出了分数阶滑模自适应控制算法。基于代数图论建立列车间的信息交互数学模型,使列车能获得邻近列车运行状态信息进而实现对各车的分布式协同控制。在控制器设计中,首先将滑模控制与分数阶微积分结合来柔化不连续切换现象,从而抑制滑模控制的抖振,同时构建参数自适应律来逼近时变的运行阻力系数。在仿真中,设置了PID控制、滑模控制算法的跟踪运行效果作为对照实验,结果表明在分数阶自适应滑模的控制算法作用下改善了速度跟踪性能,实现了编队列车的状态协同控制。