我国高速铁路正从自主创新期(2004-2008年)转向全面自主创新期(2012年至今),其中智能化、网联化、协同化、综合化已成公共交通发展的共同目标。面对这一目标,大力发展基于高速列车运行安全的基础理论以及关键技术研究,为我国建成现代化信息化高速铁路提供理论支持和技术保障,同时对于最大程度降低列车安全事故发生率,具有十分重要的意义。文章针对高速列车轮轨之间的粘着环境以及列车控制运行过程进行如下研究。首先,针对轮轨粘着机理以及列车的重复性进行研究。尽管粘着动态问题会影响整辆列车的运行情况甚至会造成更危险的情景,但现有的高速列车运行控制在这方面所做的工作依然十分有限。根据轮轨粘着理论以及蠕滑形成的原因,理解学习了几种粘着力的计算方法,为下一章高速列车模型的建立奠定基础。同时从操作层面看,高速列车的运行过程在空间域上不断重复,满足迭代学习控制(ILC)算法的应用条件,由此出发设计针对该系统的智能控制算法。然后,根据上一章的理论基础和对列车动力学模型基础的理解,在学习了列车轮轨模型、粘着系数估计模型以及列车运行阻力模型之后,建立了包括粘着动态环境在内的高速列车运行动态模型。这一模型通常建立在时间域中,然而为了应用空间迭代学习方案,通过阐述时间域与空间域的关系,可以将列车的运行动态从时间域转换到空间域,实现空间域中ILC控制器设计。接下来,基于高速列车空间域的运行动态模型,提出一种新型的空间域迭代学习控制算法,在轮轨之间发生随时间变化的粘着动态基础上,实现高速列车运行控制的速度目标轨迹跟踪。与此同时,在文章提出的新型复合能量函数的帮助下,新型ILC算法的收敛性得到了保障。值得指出的是,在复合能量函数分析过程中,动态系统并不要求全局Lipschitz连续,这是ILC收敛分析的常用假设之一。最后,文章根据提出的空间ILC算法,利用MATLAB软件建立了一个CRH380A型列车在干燥轨面上完整的起止运行仿真案例,实现了列车的牵引、滑行、加速以及制动的过程,跟踪效果很好地验证了空间ILC算法的有效性。