随着我国轨道交通的迅速发展,列车运行速度不断提高,密度不断加大,人工驾驶模式已难以满足要求。如何利用计算机控制技术实现列车安全平稳、舒适、正点、节能、精确定位停车等运行控制成为人们关注的焦点。列车自动驾驶技术(ATO)利用先进的计算机、通信、控制技术、信号技术以及人工智能理论,集成为一个自动化水平很高的列车运行自动控制系统,自动控制列车加速、减速,实现列车自动运行。不仅能保证列车运行的安全性和准时性,还可以节约能源和提高乘客乘车的舒适性。列车自动驾驶取代人工驾驶是必然的发展趋势。列车运行是一个典型的复杂、多目标、非线性系统,很难找到精确的数学模型和最优解,采用常规算法难以得到令人满意的自动驾驶效果。模糊预测控制是在模糊逻辑和预测控制的研究和应用基础上发展起来的一类新型控制算法,更符合人类的控制思想,对被控过程模型要求不高,可以满足列车运行的高品质的控制要求,在解决复杂系统控制问题的过程中表现出了巨大的潜力。本文首先介绍列车自动控制系统(ATC)的基本结构和功能,尤其是ATO子系统与其他子系统之间的协调工作,然后介绍了模糊逻辑和预测控制的基本原理,分析了模糊逻辑和预测控制相结合的各种形式。在总结了国内外的列车自动驾驶技术、模糊预测控制技术和列车自动控制算法的研究现状的基础上,对模糊预测控制在列车自动驾驶系统中的应用和仿真进行了深入研究。设计了列车自动驾驶速度跟随系统的模糊预测控制。为了对比,我们同时设计了常规的PID控制器。通过MATLAB仿真,结果表明采用模糊预测控制器,列车的安全性、舒适性、停车精度等性能指标有了明显改善。将模糊预测控制应用于列车自动驾驶系统,既充实了模糊预测控制理论,又为实现列车运行过程的高品质控制提供了一种新方法。对列车自动驾驶系统的仿真结果表明:本文所采用的控制器,能较好地实现对列车自动驾驶系统的控制。本文的研究为模糊预测控制器在列车自动驾驶中的现场实现提供了有利的实验依据,对早日实现我国列车自动驾驶具有重要的现实意义。