高速铁路是促进我国国民经济迅速发展、加快资源快速流通、缩短时空距离的重要工具之一。但是随着高速列车运行速度地不断提升,列车与接触网、轮轨、空气的相互作用力显著增强,导致列车运行系统的动态作用环境严重恶化。为了保证高速铁路的健康发展和高速列车的安全运行,就需要对高速列车运行系统进行有效地建模。首先,利用机理建模方法建立高速列车动力学模型,然后对其进行离散化处理得到用于描述高速列车运行系统的单质点差分方程模型。由于该模型中的参数存在时变特性,结合系统辨识理论,提出遗忘因子递推最小二乘法和递推极大似然法对模型中的时变参数进行辨识。在列车正常运行工况下,两种辨识方法都取得了良好的辨识效果,辨识值与模型中的经验值误差很小,满足实际系统的需求,说明所提出的辨识方法是有效的。在列车非正常运行工况下,列车模型中的参数发生突变,利用遗忘因子递推最小二乘法对模型中的突变参数进行辨识,辨识结果表明,遗忘因子不仅能够实时跟踪模型中的缓慢时变参数,也能在模型参数发生突变时进行良好的跟踪,防止数据饱和,减小数据收敛误差。可以看出,利用机理建模和系统辨识相结合的方法,极大地提高了模型参数辨识的准确度,使建立的模型更加准确,更好的描述高速列车的实际运行状态。其次,由于高速列车的实际运行状态会随着列车运行环境的变化而改变,是一个模型时变的复杂过程,所以为了更加准确地描述高速列车的实际运行系统,从列车实际的运行过程中采集得到牵引力和速度数据,作为辨识建模的输入和输出。提出基于递推最小二乘原理的ARX-RLS辨识方法和ARMAX-RLS辨识方法,利用这两种辨识方法,以采集得到的部分牵引力和速度数据建立四阶ARX模型和四阶ARMAX模型。这两种模型只考虑系统的输入和输出,不考虑其内部机理,有效地降低了列车实际运行系统的建模复杂度。最后,利用采集得到的另一部分牵引力和速度数据对建立的四阶ARX模型和四阶ARMAX模型进行验证。仿真结果通过系统实际输出和辨识模型输出的曲线拟合度以及辨识残差等指标验证了辨识模型的精度。验证结果表明,这两种模型都能很好的反映高速列车运行系统的实际输出响应,但是四阶ARMAX模型的精度更高。为进一步研究高速列车的动力学特性,实现对高速列车运行系统地控制和最佳设计奠定了基础。