高速列车是当今中国客运铁路的主流载体，制动控制技术则是保障动车组安全、高效、舒适运行的关键技术。车辆制动时，列车ATO 系统依赖高性能的自动制动算法实现对目标制动曲线的跟踪控制。然而，列车运行环境是复杂多变的（未知的空气阻力，弯道、坡道、隧道等复杂多变的线路附加阻力，制动装置带来的控制作用的滞后，不同车厢之间的非线性耦合力），这对列车自动制动控制器的跟踪精度造成了巨大的影响，因此，寻找可以处理上述干扰因素，具备强鲁棒性、高跟踪精度的协同制动控制算法是本书研究的关键问题。
为此，本书针对动车组的自动制动控制问题，主要利用滑模变结构控制和一致性理论设计制动控制器。主要研究结论如下：
（1）对列车轮轨间黏着特性的分析以及根据轮轨动力学和牛顿第二定律建立了高速列车非线性系统模型，并选取蠕滑速度作为控制变量。对于列车车体速度难以准确实时测量的问题，同时制动控制与黏着防滑控制对其依赖很大，本书结合列车系统模型和轮轨黏着曲线设计了一种基于扩展卡尔曼滤波算法，以实时估计列车车体速度。
（2）分析列车制动装置的工作过程，建立了具有输入时滞的动车组制动系统单质点数学模型，引入非奇异线性变换，将含有输入时滞的数学模型等价变换为不含有时滞的能控标准型，设计反演滑模变结构控制器实现对目标制动曲线的高精度跟踪。在此基础上，引入扰动扩张观测器，简化反演控制器的复杂程度，提高了跟踪控制器的抗干扰能力。最后，仿真验证了算法的有效性。(www.xing528.com)
（3）分析动车组的结构特点，建立了基于多智能体系统的分布式数学模型，并引入Leader-Follower 模式下的一致性控制算法。该算法集成了滑模变结构控制项，使得Consensus 算法具备滑模变结构算法的优良特点，可以处理模型中的有界不确定性。对设计的滑模一致性算法进行仿真实验，结果表明：该算法较好地处理了模型中的有界不确定性，列车实现了对目标制动曲线的高精度跟踪控制。
（4）在多智能体数学模型的基础上，考虑了车间安全距离的问题，并进一步提高Consensus 算法的鲁棒性。引入滑模变结构扰动观测器，并将观测值反馈至控制器；集成人工势能场函数，保证制动过程中各个车厢始终保持在安全的车间距。对设计的鲁棒一致性算法进行仿真实验，结果表明：列车对目标制动曲线实现了高精度的跟踪，并且相邻车厢始终保持在安全车间距。最后，利用基于 RT-Lab 的半实物实验平台，进一步验证了算法的可行性和有效性。
（5）对于列车制动过程中制动力难以有效发挥及存在未知扰动控制器难以设计的问题，提出一种基于滑模观测器的非奇异终端滑模控制算法。以单轮对受力模型为基础，建立列车制动动力学模型。考虑列车制动运行不可避免会存在未知量，设计两个滑模观测器对未知量进行观测，并反馈到控制器的设计中，以此提高系统的鲁棒性。通过 MATLAB/Simulink 仿真平台，对设计的滑模观测器以及控制器的效果进行验证，仿真结果表明，本文算法对时变的轨面环境有很好的适应性，并优于PI 控制方法。
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