近年来,高速列车技术发展迅猛,我国规模庞大的八纵八横铁路计划也正逐步实现。高速列车运行乘坐舒适感极佳,具备低碳环保、污染极低、行驶速度快和高效率并且等特点,高速列车在人们的生活中日益重要,其安全问题不容小觑,所以高速列车的速度控制系统的可靠性尤为重要。本文针对高速列车系统存在的非线性、多变性和复杂性等问题,研究并设计了可靠的控制策略以保障高速列车的正常运行。本文主要研究内容和结果包括以下几方面:第一,基于高速列车模型的参数不确定性和非线性等特点,建立了列车动力学模型。为更充分地体现高速列车的真实运行情况,将在复杂的运行过程中遇到的各种未知扰动引进到列车运行模型中。介绍了高速列车速度控制系统的工作原理,分析了列车的纵向动力学模型,通过仿真软件搭建了高速列车的运行模型。第二,通过自抗扰（Active Disturbance Rejection Control,ADRC）设计了高速列车速度控制系统,利用了扩张状态观测器对系统内外的扰动进行估计和补偿,引入了跟踪微分器解决了输入信号的超调问题。对自抗扰控制器的参数整定方法进行了详尽的分析,同时通过偏导数法给出了稳态点处自抗扰控制器的稳定性分析。第三,考虑传统自抗扰控制器参数过多难以整定的缺点,利用径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBFNN）的逼近性,提出了一种新的RBFADRC控制器参数优化控制方案。该方案既继承了自抗扰控制器无需详细的模型也可估计和补偿扰动的优点,又能够消除控制信号峰值,降低控制信号对执行器的峰值冲击。RBF-ADRC控制器相较于其他控制方案的优越之处通过详细的理论分析以及严格的仿真结果进行验证。第四,考虑执行器故障情况下的高速列车运行模型,设计了一种复合自抗扰控制器,引入了自抗扰控制器增益的自适应律,进一步结合了神经网络来逼近观测器的观测误差,并为复合控制器进行了稳定性分析。为了更有效地验证复合自抗扰控制器的鲁棒性,在控制器中引入了白噪声干扰和阶跃干扰。仿真结果表明利用复合控制器对自抗扰控制器的性能进行优化后,有效地消除了系统内外部的扰动,保护了执行系统的安全,同时保证了系统输出的稳态特性。