高速铁路具有速度快、效率高、能耗低等特点,是攸关旅客生命和财产安全、影响经济发展和社会稳定的大型地面运输系统,在现代交通运输体系中发挥着日益显著的作用。高速列车安全运行是高速铁路发展的根本前提,列控系统是保证列车安全、高效运行的核心装备,故障是影响列车安全运行、降低系统控制性能的关键因素。容错控制作为一种有效补偿故障、增强系统可靠性和安全性的手段,已成为近年来国内外的研究热点,广泛应用于系统执行器故障的补偿研究中。高速列车运行过程中,如果发生执行器故障,列控系统采用原有驾驶策略不能确保列车仍然维持期望的性能。因此,开展执行器故障下高铁列控系统的容错控制算法研究是非常有必要的。本文从曲线追踪、牵引/制动约束和状态镇定三方面着手,针对高铁列控系统自适应主动容错控制问题展开研究,主要工作如下:首先,研究未知执行器故障下高速列车的反步自适应主动容错控制问题。针对高速列车的运行控制问题,提出一种基于反步法的自适应主动容错控制策略,并将其推广至多源干扰和执行器故障下的高阶严格反馈非线性系统。根据严格反馈非线性系统的特性,对未知执行器故障下高速列车的单质点模型进行分析,利用神经网络良好的逼近能力在线逼近未知有界的附加阻力,进而提出一种基于调节函数的神经自适应反步主动容错控制策略,有效避免单一反步自适应控制策略下设计n次未知参数自适应律造成的过参数化现象。其次,研究牵引/制动约束下高速列车的神经自适应主动容错控制问题。针对未知参数和执行器故障对列车期望性能的影响,提出一种基于类比例积分微分(PID)滑模面的神经自适应主动容错控制策略。基于高速列车单质点模型,考虑未知执行器故障和输入受限对系统期望性能的影响,设计一种新颖的具有时变参数特性的类PID滑模面,进而提出一种具有强鲁棒性的容错控制方案。针对理想运行条件、仅存在未知执行器故障、同时存在未知执行器故障和输入受限三种列车运行条件分别展开仿真实验,验证所提控制策略的可行性和有效性。接着,研究时变不确定运行环境下高速列车的滑模容错控制问题。针对列车运行过程中的输入饱和特性,提出一种基于多维滑模面的神经自适应主动容错控制策略。基于高速列车未知执行器故障下的多质点模型,研究相邻车厢之间的车钩力对列车位置和速度跟踪性能的影响。考虑了常值戴维斯方程描述列车基本运行阻力的不精确性和局限性问题,针对未知参数边界已知和未知两种情况分别展开研究。基于多维滑模面选取合适的李雅普诺夫函数进行系统稳定性的证明,并通过仿真实验验证所提控制策略是可行的和有效的。然后,研究未知执行器故障下基于线性矩阵不等式(LMI)的高速列车自适应容错控制问题。针对高速列车耦合器弹性系数的时变特性,提出一种基于LMI的复合主动容错控制策略。考虑列车动力学模型中的建模不确定性,基于平衡点线性化方法对高速列车执行器故障下的多质点模型进行线性化,忽略高阶项对系统性能的影响,将列车的跟踪控制问题转化为线性化后误差系统的状态镇定问题,提出一种基于双曲正切函数的自适应主动容错控制方法。仿真结果验证所提控制策略是可行的和有效的,且能避免引入符号函数产生的抖震现象。最后,研究未知执行器故障和多源干扰下高速列车H∞主动容错控制问题。针对多源干扰和执行器故障对高速列车运行安全的影响,提出一种基于扰动观测器的自适应H∞主动容错控制策略,并将其推广至一般系统,通过改进的观测器处理振幅已知而频率和相位未知的可建模扰动对一般系统性能的影响。将高速列车运行中受到的阵风建模为谐波信号,设计扰动观测器估计可建模扰动中的未知状态,采用自适应技术消除或衰减未知执行器故障的影响,并以LMI的形式给出系统稳定的充分条件;进一步,在此基础上考虑振幅已知而频率和相位未知的谐波信号对一般系统性能的影响,提出一种基于改进扰动观测器的自适应主动容错控制策略,其可行性和有效性通过仿真实验进行验证。