中国铁路的快速发展不仅在运营里程上,更是在列车运行速度上,因此列车运行的可靠、稳定、安全就尤为重要。而弓网关系作为制约列车运行速度和影响列车动力学性能的三大关键之一,其评价标准,即弓网受流质量受到了广泛关注。优化弓网结构参数的手段已无法满足列车在高速行驶下的弓网受流质量要求,于是主动控制和半主动控制的引入是一种必然趋势。半主动控制虽然在其他领域(如车辆、桥梁以及建筑)有很多研究,但在弓网系统中的研究应用却很少见。因此,受电弓的主动控制和半主动控制有着很大的研究意义及广阔的应用前景。况且现有的研究大多基于线性模型,与弓网系统的实际情况不符,考虑到弓网系统存在的外界干扰和不确定性的问题,本文设计了一种不依赖于系统精确模型的控制方法。本文的研究内容包括:首先,考虑到接触网结构复杂,不易建模,本文将接触网模型进行简化,进而将接触网视作变刚度弹簧。为了使弓网系统模型更接近实际情况,本文对受电弓进行柔性处理,而非简单地等效为弹簧-质量-阻尼系统,从而建立弓网耦合非线性模型。其次,针对系统存在非线性这一特点,引入记忆控制这个不依赖于系统精确模型的控制算法。记忆控制具有所需存储空间小且存储空间不会随时间变化而增加的特点。仿照人类记忆学习的过程,结合记忆控制原理,设计基于记忆/学习的控制器,由稳定性分析证明跟踪误差有界。利用Matlab/Simulink仿真验证了该控制方法在弓网系统中能得到很好的控制效果,并与PID控制对比分析,表明文中控制方法的优越性。分析控制器参数取值对系统性能的影响,得到一组较优的参数。随后,本文对仿真结果作了进一步的分析,发现接触力一开始误差较大,通过引入PI控制成功改善此不足。最后,由于半主动控制所需能量远小于主动控制但其控制效果却与之相近的特点,本文对弓网系统的半主动控制展开了研究。文中采用磁流变阻尼器来实现弓网系统的半主动控制,并建立了半主动控制模型,随后将上述设计的控制器应用于弓网系统的半主动控制中。Matlab/Simulink仿真结果显示:文中设计的基于记忆/学习的半主动控制性能要优于PID半主动控制的性能。