随着国民经济的高速增长,大城市人口不断增加,城市之间交通日趋频繁,高速铁路已经成为世界铁路发展的必然趋势。作为中长距离、大运量、快捷、安全的运输方式,高速铁路已经成为我国交通运输体系的重要组成部分,并在国民经济中占有非常重要的地位。列车自动驾驶(ATO, Automatic Train Operation)系统是列车自动控制(ATC, Automatic Train Control)系统的神经中枢,其主要功能是依据当前路况、给定的运行指令并综合外界信息等因素自动调整车速,使列车按规定的目标速度行驶,以保证列车行驶的准点性、舒适性、节能性和高效性等。目前ATO系统在城市轨道交通领域已经得到了充分的发展,并得到了良好的应用效果。伴随着高速铁路的不断发展,列车运营速度和密度不断提高,传统的人工驾驶方式难以满足高精度的列车运行控制,因此积极展开高速铁路的列车自动驾驶相关理论研究具有重要的意义。本文首先介绍了ATO系统的结构、功能、相关设备和性能指标等,分析了在列车行驶过程中ATO系统速度控制的重要作用。根据列车在运行过程中受到的作用力不同,引入列车在不同工况下的运行速度控制的计算依据。接着针对列车动力学模型的建立进行分析,着重介绍目前列车动力学建模中常用的单质点和多质点模型。基于简化多质点模型分析的繁琐性,本文建立了单位移多质点列车动力学模型。然后采用模糊算法对基于运行工况切换的ATO系统调速控制进行研究。构建基于运行工况因子模糊选取的ATO系统调速控制,对列车运行过程中速度--位移双目标跟踪,双列车追踪运行和定位停车等问题分别进行研究。仿真结果表明该方法具有较好的ATO系统调速控制效果。最后通过对模糊算法的机理分析,建立基于自适应模糊论域调节的列车ATO系统调速控制研究。通过自适应论域调节因子的选取,模糊论域随输入误差进行调节,从而提高模糊控制器的精度。仿真结果表明模糊论域的自适应调节可以使ATO系统调速控制的精度有所提高。