列车自动驾驶(Automatic Train Operation，ATO)技术与整个铁路系统的运营效率及性能密切相关，是轨道交通领域的研究热点之一。目前，对于ATO技术的研究主要集中在两个方面:目标速度曲线的优化和对优化曲线的跟踪控制。在综合考虑节能性、准点性、舒适性及安全性等指标要求计算生成目标速度优化曲线后，设计高性能的列车速度跟踪控制策略，实现高速列车对目标曲线的精确跟踪，就成为达到列车运行各项性能指标要求的关键。因此，研究高速列车的速度跟踪控制策略，提高列车的跟踪性能，具有重要的理论和工程实用价值。
　　本文主要围绕高速列车的速度跟踪控制问题展开研究。应用动态面技术、滑模控制技术、自适应控制理论、Lyapunov稳定性理论等，研究高速列车的速度跟踪控制策略。同时，为避免速度跟踪过程中出现车轮空转或打滑现象，影响列车跟踪控制精度及行车安全可靠性，研究高速列车的黏着防滑控制问题，提出一个列车的主动黏着防滑控制算法。
　　针对面向列车自动驾驶的高速列车速度跟踪控制问题，研究考虑牵引/制动动态的列车速度跟踪控制策略。建立考虑牵引/制动动态的高速列车动力学模型，采用扩张状态观测器技术观测系统的集总不确定性，引入基于自适应更新律的模型参数估计方法，进而提出基于动态面的高速列车速度跟踪控制器设计策略，避免以往基于反步法设计控制器时计算量大的问题;进一步研究基于改进动态面的高速列车速度跟踪控制策略，提高系统的跟踪性能;在此基础上，构建一个处理输入约束的附加系统，提出输入受约束下的高速列车速度跟踪控制策略，解决控制输入过大时，会引起执行器输出饱和或车轮空转/打滑等，导致系统性能下降甚至失稳的问题。
　　针对目前执行器故障下高速列车的速度跟踪控制策略很少考虑输出饱和受限问题，同时考虑执行器故障与饱和受限，并进一步考虑列车质量、基本阻力系数等模型参数的未知时变不确定性，以及附加阻力等影响因素，研究高速列车的容错跟踪控制策略。采用自适应控制技术估计列车动力学模型参数、PID型滑模面增益以及系统集总不确定性的上界，构建处理输出饱和受限的辅助信号，探究基于变增益PID型滑模面的列车容错跟踪控制策略，解决多因素影响下高速列车的速度跟踪控制问题;研究基于非奇异终端滑模面的列车有限时间容错跟踪控制策略，进一步提高系统的跟踪精度和收敛速度。
　　针对高速列车速度跟踪过程中出现车轮空转或打滑现象时，将不能提供满足牵引力/制动力要求的黏着力问题，基于考虑牵引/制动动态以及黏着防滑约束的高速列车动力学模型，研究高速列车的黏着防滑控制问题。采用力观测器理论观测未知时变的黏着力和运行阻力，基于自适应控制技术估计模型参数，引入障碍Lyapunov函数(Barrier Lyapunov Function，BLF)约束蠕滑速度上界，提出基于蠕滑速度跟踪的高速列车黏着防滑动态面控制算法，解决高速列车运行中的空转/打滑问题。
　　基于Lyapunov稳定性理论分析并证明系统的稳定性，基于数值仿真实验验证所提出高速列车速度跟踪控制策略和黏着防滑控制算法的可行性和有效性。结果表明，速度跟踪控制策略能够实现高速列车对目标速度优化曲线的精确跟踪，黏着防滑控制算法可以实现高速列车速度跟踪过程中的全局主动黏着防滑，可为列车运行各项性能指标要求的实现及高速列车的可靠安全运行提供保障。