为了满足日益增长的客货运输需求,铁路行车密度和列车运营速度不断提高,与此同时,高速列车在运行过程中的影响因素越来越多,对列车驾驶员的要求也越来越严格。列车自动运行系统能够缓解人工运行压力,提高列车的运行效率和舒适度等性能,并防止因人工误操作引起的事故,是实现列车高效、高速、安全运行的重要保障。而列车自动运行系统的最主要功能是目标速度曲线跟踪,因此开展高速列车跟踪控制算法的研究具有重要的意义。本文对高速列车协同跟踪控制展开研究,主要工作如下:首先,根据图论和多智能体理论,对多质点单位移模型进行改进,建立了基于多智能体系统的列车多质点非线性动力学模型。该模型不仅考虑了车厢质量的时变特性、运行阻力和未知外界干扰等多种不确定因素的影响,而且明确描述了车厢间的耦合关系和相互作用力。相较于一般单质点模型和多质点单位移模型,本文所建立的多质点模型更加准确地刻画了列车的动态特性和多质点特性。其次,本文研究了列车车厢位移和速度的同步性控制问题。考虑到列车质量变化、参数不确定等多种不确定因素,提出了一种基于多智能体系统的分布式鲁棒自适应控制策略。该方法无需对非线性车间耦合作用力和外部干扰进行近似或线性化处理,便能在一定程度上解决模型非线性和参数不确定的问题。仿真结果表明该控制策略能够实现良好的列车协同控制效果。最后,考虑在现有研究中被忽略或者被简单线性化处理的非线性干扰因素,本文设计了高速列车协同跟踪控制策略。该控制策略在保证高速列车各节车厢保持协同一致的前提下,能够很好地跟踪理想速度/位置轨迹曲线。通过构建分布式控制器的方法,补偿模型非线性、参数不确定性、未知阻力干扰和车间耦合作用力的影响,并且在实施该控制策略时,只需要设计调整控制参数,而无需过多的列车系统参数,就能够获得很好的跟踪控制效果。