随着国民经济的蓬勃发展,高速铁路的应用也越来越广泛,这意味着列车的安全运行问题应该得到更多的关注。我国铁路系统完成大面积提速以后,高速列车不能准时到达、脱轨等事故时有发生,为了实现高速列车能够安全准确的运行,基于列车牵引和制动特性的安全可靠的制动系统就显得尤为重要。本文主要研究的是高速动车组的制动过程,由于这一过程容易受到外界其他因素的影响,具有复杂的非线性特性,而且这种非线性特性会随着速度的增加更加明显。针对制动过程中存在的一些问题,需要建立合理的高速动车组制动模型,才能对动车组实施更好的控制以保证其能够安全可靠运行。本文以CRH380AL动车组为例,通过对该车牵引/制动特性曲线进行分析,基于实际制动数据,应用数据驱动的建模理论,建立动车组制动模型。具体工作有:1、介绍了高速列车研究的背景意义及国内外现状,以我国自主研发的CRH380AL动车组为主要研究对象,通过对该车制动系统的结构、特性及其制动减速度模式曲线的分析说明,提出了以数据驱动建模方法的可行性,并采用广义回归神经网络建立动车组制动过程的非线性模型。2、根据采集到的CRH380AL型动车组的实际制动数据,结合上述方法建立的动车组制动模型,并采用RBF神经网络PID自适应控制器进行速度的跟踪和控制。基于该方案的仿真结果,表明本文提出的建模方法及控制器能适用于动车组制动过程,并具有较好的制动性能,可以保证高速动车组实现安全舒适的停车。