摘要：近十年来,高速铁路和城市轨道交通规模爆发式增长,为我国经济快速可持续发展提供了强劲的动力。未来一段时间,提高铁路系统的运营效率及性能成为轨道交通领域的重要发展目标。列车自动驾驶的控制性能关系到整个铁路系统的运营效率及能耗,已经成为轨道交通领域的研究热点之一。本文针对列车动力学特性中存在的参数化不确定性、时变特性、输入饱和非线性、列车车辆间不确定的非线性耦合关系,分别建立了列车的单质点与多质点动力学模型。在此基础上,结合列车的跟踪控制目标,运用自适应与鲁棒控制理论,分别研究了相应的列车驾驶控制问题,最后针对一般性复杂多质点的动力学模型,设计了高性能的列车运行控制算法。本文的主要内容及创新成果如下：首先,建立了带有未知时变参数的列车单质点非线性动力学模型,并对模型中存在的不确定性及时变特性进行了定性分析。针对模型中的参数化不确定性,设计了列车的反步自适应控制器,并给出了系统稳定的理论证明。在此基础上,针对模型参数的时变特性,根据系统的不确定性限界设计了一种确定鲁棒控制律,并给出了列车跟踪误差在任何情况下都能以设计的衰减方式收敛到预期精度范围的理论证明。其次,针对模型中参数跳变的问题,设计了未知参数的浸入与不变估计器,该估计器不仅包含I型自适应律,还加入了P型调节函数,将更多的模型先验知识引入到自适应估计中,增加了设计的自由度,提高了自适应估计的收敛效率。在此基础上,将列车的预期跟踪性能通过输出误差变换引入到原系统,设计了一种面向预期动态性能的自适应鲁棒控制器,消除了参数时变特性和未知外界扰动的影响,理论分析表明列车能够始终保持预期的跟踪性能。然后,针对列车牵引与制动输出受限的问题,设计了列车的压缩自适应控制策略,并基于期望补偿机制重新设计了未知参数的估计律,在界定了控制输入中自适应补偿项的基础上,根据列车动力单元的剩余执行能力,设计了一种饱和自适应鲁棒控制器,使得列车的跟踪误差能够在有限的时间内收敛到预期的精度范围,并给出了系统全局稳定的理论证明。最后,考虑列车车辆间不确定的非线性耦合力以及不同位序车辆存在的动态差异,建立了分散动力式列车的多质点时变非线性动力学模型。在单质点研究成果的基础上,设计了一种面向动力分散式列车的自适应鲁棒控制器,并给出了系统稳定以及列车跟踪误差以指数方式收敛到预期精度范围的理论证明。仿真结果显示,基于多质点模型的控制器不仅提高了列车的跟踪控制性能,而且大幅度降低了列车运行时的车间耦合力与牵引能耗。