基于乘客对列车的运行速度和运行品质的要求越来越高,因此,列车在高速行驶时必须提高自身的减振性能。结合我国铁路现状,采用半主动悬挂控制系统是目前我国高速列车横向振动抑制的最佳方法。为实现对列车运行品质的优化目的,基于半主动悬挂系统,还应该采取更加有效的的半主动控制策略。本文出于改善列车运行平稳性的目的,通过对列车车辆悬挂系统、减振控制策略理论和整车模型建立方法进行研究,开展了以下几个工作:（1）基于H∞范数能够优化处理多种外界扰动与模型误差,因此针对列车的模型复杂度高和运行环境多变性等不确定性因素,提出采用H∞鲁棒控制策略来设计二系悬挂系统的减振器,以抑制行驶过程中列车车体产生的横向振动,改善运行平稳性。最后,通过联合仿真验证了该策略的有效性。在低干扰不平顺下运行,H∞控制策略相比开环,运行平稳性改善了约23%;在高干扰不平顺下运行,H∞控制策略相比开环,运行平稳性改善了约23%。（2）H∞控制方法在处理非结构不确定性问题方面确实有很好的效果,但是在处理结构不确定性问题方面,该方法还是不太理想。而列车是一个高度复杂的非线性系统,必然存在结构不确定性干扰。为使设计出的控制器能够更好的改善运行平稳性,在H∞控制方法的基础上,进一步提出采用H∞回路成形控制策略来设计减振器。并且该方法使用的互质分解不确定建模,比其他不确定建模更具一般性和普遍性。H∞回路成形控制策略能够在实现对列车系统鲁棒稳定的同时,运行平稳性也得到了很好的提高。最后,通过联合仿真验证了该策略的控制效果比H∞控制策略的控制效果更优。在低干扰不平顺下运行,H∞回路成形控制策略相比开环,运行平稳性改善了约33%;在高干扰不平顺下运行,H∞回路成形控制策略相比开环,运行平稳性改善了约31%。（3）由于H∞回路成形控制方法在设计控制器时,权函数的选取主要依靠工程人员的设计经验,需要反复调整和试凑,非常耗时且具有很大的盲目性,给设计人员增加了很大的任务量。为解决这些弊端的存在,提出一种基于迭代学习改进的回路成形控制策略。该策略利用了迭代学习轨迹跟踪的特性,将H∞回路成形设计中被控对象的模型匹配问题转化为迭代学习中期望回路函数的轨迹跟踪问题,使得设计过程更为简单,设计出的控制器也更符合真实的被控对象。最后,通过联合仿真验证了该策略的控制效果优于H∞回路成形控制策略,优于H∞控制策略。在低干扰不平顺激励下运行时,迭代学习改进的回路成形控制策略相比开环,运行平稳性改善了约36%;在高干扰不平顺激励下运行,改进的回路成形控制策略相比开环,运行平稳性改善了约36.5%。