1.一种虚拟连挂高速列车在追踪车制动力故障下的控制方法，所述虚拟连挂高速列车由多个单列车组成，将行驶在最前面的单列车记为首车，将行驶在所述首车之后的单列车记为追踪车，其特征在于：单个单列车上设置有车载ATO模块(1)、通信模块(2)和定位模块(3)，所述首车上还设置有车载中控模块(4)和驾驶曲线生成模块(5)，所述追踪车上还设置有追踪控制模块(6)、制动力监测模块(7)和神经网络模块(8)；

单个所述首车上的车载ATO模块(1)与驾驶曲线生成模块(5)连接，首车上的车载ATO模块(1)、定位模块(3)、通信模块(2)和驾驶曲线生成模块(5)均与所述车载中控模块(4)连接；

单个所述追踪车上的车载ATO模块(1)、制动力监测模块(7)、神经网络模块(8)、定位模块(3)和通信模块(2)均与所述追踪控制模块(6)连接；

首车上的定位模块(3)实时将首车的位置信息传输给车载中控模块(4)，车载中控模块(4)实时将首车的位置信息传输给首车上的车载ATO模块(1)；追踪车上的定位模块(3)实时将追踪车的位置信息传输给追踪控制模块(6)，追踪控制模块(6)实时将追踪车的位置信息传输给追踪车上的车载ATO模块(1)；

各个单列车上的通信模块(2)相互无线通信连接；

制动力监测模块(7)能对对应追踪车的多个转向架制动系统的制动力情况进行监测，当至少一个转向架制动系统的制动力出现故障时，制动力监测模块(7)能生成制动故障信息，所述制动故障信息包括制动力监测模块(7)对应单列车的编号和车厢转向架制动力故障的个数；

所述驾驶曲线生成模块(5)预存有虚拟连挂高速列车的约束参数，驾驶曲线生成模块(5)能根据车载中控模块(4)的指令生成首车的自动驾驶曲线，并将得到的自动驾驶曲线数据传输给首车的车载ATO模块(1)；

所述神经网络模块(8)在虚拟连挂高速列车运行前提前训练好神经网络模型，然后神经网络模块(8)将训练好的神经网络模型装载到追踪控制模块(6)备用；追踪控制模块(6)能利用神经网络模型输出最小安全追踪距离数据，并将最小安全追踪距离数据传输给对应的追踪车的车载ATO模块(1)；

所述控制方法包括：

虚拟连挂高速列车运行过程中，各个追踪车的制动力监测模块(7)对各自对应追踪车所辖的多个转向架制动系统进行实时监测；

单个追踪车的制动力监测模块(7)监测到至少一个车厢转向架制动力故障即生成制动故障信息，然后制动力监测模块(7)将得到的制动故障信息传输给对应的追踪控制模块(6)；追踪控制模块(6)对收到的制动故障信息进行处理得到故障程度信息，然后追踪控制模块(6)将得到的故障程度信息通过对应的通信模块(2)发送给首车的通信模块(2)；所述故障程度包括轻度故障和重度故障，单个追踪车的车厢转向架制动力故障个数累计为1个或2个时记为轻度故障，单个追踪车的车厢转向架制动力故障个数累计达到3个及3个以上时记为重度故障；所述故障程度信息还包括对应单列车的编号；

首车的通信模块(2)将接收到的故障程度信息传输给车载中控模块(4)，车载中控模块(4)对故障程度信息进行判断处理：当故障程度信息均为轻度故障时，按方法一对虚拟连挂高速列车进行减速控制；当制动故障程度信息中出现重度故障时，即按方法二对虚拟连挂高速列车进行停车控制；

所述方法一包括：

首车按以下方式控制：车载中控模块(4)根据公式一获取目标速度v2，根据公式二获取降速耗时t，根据公式四获取到达目标速度v2时首车的目标位置x2；然后车载中控模块(4)向首车的车载ATO模块(1)发送降速指令，车载ATO模块(1)根据收到的降速指令控制列车采用惰行的运行方式从当前运行速度v1降低到目标速度v2；同时车载中控模块(4)向驾驶曲线生成模块(5)发送驾驶曲线生成指令，然后驾驶曲线生成模块(5)根据目标位置x2、目标速度v2和所述约束参数在时间t内生成新的自动驾驶曲线，然后驾驶曲线生成模块(5)将新的自动驾驶曲线传输给首车的车载ATO模块(1)，然后首车的车载ATO模块(1)从目标位置x2开始根据新的自动驾驶曲线控制首车行驶；同时车载中控模块(4)实时将自身的状态信息通过对应的通信模块(2)发送给相邻后车的通信模块(2)；所述降速指令还包括目标速度v2和目标位置x2数据信息；所述驾驶曲线生成指令还包括所述目标位置x2、目标速度v2和降速耗时t数据信息；

追踪车按以下方式控制：追踪车的通信模块(2)实时将相邻前车的状态信息传输给追踪控制模块(6)，同时追踪控制模块(6)实时将对应追踪车的状态信息通过对应通信模块(2)传输给相邻后车的通信模块(2)；追踪控制模块(6)根据相邻前车的状态信息、自身的状态信息以及自身的列车参数通过神经网络模型生成最小安全追踪距离数据，然后追踪控制模块(6)将生成的最小安全追踪距离数据和相邻前车的位置信息传输给对应追踪车的车载ATO模块(1)，对应追踪车的车载ATO模块(1)根据收到的最小安全追踪距离数据和相邻前车的位置信息控制追踪车行驶；

单列车的所述状态信息包括单列车的当前速度、当前位置、当前位置的轨道坡度和制动故障信息；所述列车参数包括单列车的车型和车重；所述相邻前车为与单列车相邻的前方的单列车，所述相邻后车为与单列车相邻的后方的单列车；

所述公式一为：

v2＝v1+Δv

其中，v1为首车的当前速度；Δv为降速调低值，当单个追踪车的转向架制动系统故障个数为1时，所述Δv取值为‑10km/h，当单个追踪车的转向架制动系统故障个数为2时，所述Δv取值为‑20km/h；

所述公式二为：

其中，a为首车的加速度，根据公式三获取；

所述公式三为：

其中，F(v1)为首车的牵引力，B(v1)为首车的制动力，首车惰行时，F(v1)和B(v1)均为

0kN；R(v1)为首车在当前速度v1下所受的基本运行阻力，x1为首车当前位置，G(x1)为首车在当前位置x1处所受的坡道阻力，R(v1)和G(x1)均可根据现有技术中的方法进行计算获取；m为首车的质量；

所述公式四为：

x2＝x1+s

其中，s为首车惰行减速距离，根据公式五获取；

所述公式五为：

所述方法二包括：

1)所述车载中控模块(4)根据故障程度信息将存在重度故障的单列车记为故障列车；

然后车载中控模块(4)通过首车的通信模块(2)向故障列车的通信模块(2)及故障列车后方各个单列车的通信模块(2)发送停车指令；

2)故障列车及其后方的单列车按以下方式控制：单个单列车的通信模块(2)将收到的停车指令传输给对应的追踪控制模块(6)，追踪控制模块(6)将收到停车指令传输给对应的车载ATO模块(1)，车载ATO模块(1)控制对应的单列车制动停车；

3)故障列车及其后方的单列车全部制动停稳后，故障列车的追踪控制模块(6)将停车完毕信号通过对应的通信模块(2)同时发送给故障列车前方的各个单列车的通信模块(2)；

4)故障列车前方的各个追踪车按以下方式控制：单个追踪车的通信模块(2)将收到的停车完毕信号传输给对应的追踪控制模块(6)，追踪控制模块(6)收到停车完毕信号后立即向对应的车载ATO模块(1)发出停车指令，然后车载ATO模块(1)控制对应的追踪车制动停车；

首车按以下方式控制：首车的通信模块(2)将收到的停车完毕信号传输给对应的车载中控模块(4)，车载中控模块(4)收到停车完毕信号后立即向首车的车载ATO模块(1)发出停车指令，然后首车的车载ATO模块(1)控制首车制动停车。

2.如权利要求1所述的虚拟连挂高速列车在追踪车制动力故障下的控制方法，其特征在于：所述神经网络模型的实时输入量包括相邻前车的速度、相邻前车的轨道坡度、追踪车的速度、追踪车的轨道坡度、追踪车的车重、单个追踪车的车厢转向架制动力故障个数；神经网络模型的输出量为最小安全追踪距离；神经网络模型包括2个隐藏层。