近年来,随着我国城市化水平的不断提高,城市人口的不断增长,城市轨道交通迅速发展,逐渐成为人们短途出行的主流交通方式之一;同时不断增长的运输需求也对城市轨道交通提出了更高的要求。目前,城轨列车自动运行控制系统的控制器仍以PID控制为主,存在着控制对象模型不精确、参数无法实时调整的问题。线路开通前人工调参耗时耗力、线路开通后无法根据天气环境等不同外界状况实时调整参数,从而影响ATO系统的控制性能。因此,对PID参数实时自整定的研究具有深刻的意义。针对上述问题,本文在总结现有PID参数整定方法的基础上,提出了PID参数实时自调整的新方案。首先在被控对象模型方面,为优化列车的停车精度,根据列车实际运行情况,提出考虑电空混合制动的更加精确的列车动力学模型。将模型划分为惰行、牵引建立、复牵、牵引解除、电制动和停车制动六个列车运行阶段,每一阶段的参数可根据实际数据拟合得到。然后,根据PID参数实时自调整的要求和建立的精细化模型,本文提出一种改进的果蝇优化算法。算法从搜索步长、种群划分和惩罚机制三个方面进行改进。通过与其他算法进行仿真对比,验证了该算法在运行时间、寻优精度和稳定性方面有着明显优势。因此,本文以北京地铁亦庄线的数据为基础,选择该算法辨识列车动力学模型参数和PID控制器参数。最后,本文在建立考虑电空制动的列车动力学模型和提出改进果蝇优化算法的基础上,设计相应的参数计算一体化软件。该软件具有列车动力学模型参数计算和PID控制器参数计算的功能,同时为用户提供良好的软件界面。本文利用该软件,对北京地铁亦庄线晴雨天气和隧道内外的数据进行仿真对比,观察外界条件的变化对PID控制器参数的影响,验证了该模型符合列车实际运行过程,证明了该算法具有良好的实时性、稳定性、自适应性和停车精度,同时也表明本文提出的方法对列车动力学模型的精确建立和PID参数的调整有着一定的参考价值。图54幅,表12个,参考文献45篇。