随着我国铁路的发展,对牵引传动系统的可靠性和稳定性要求越来越高,故障诊断和检修高效性也显得尤为重要。变流器作为牵引传动系统中的重要部件,其工作状况的好坏直接决定着机车运行安全。因此,对变流器故障诊断相关的研究意义重大。论文首先研究了矢量控制原理,并以CRH3型车为背景,通过仿真软件搭建变流器矢量控制模型,并通过牵引工况和制动工况的仿真,验证了模型的正确性。再者,通过对变流器故障情况的分析,选取最典型的断路故障为研究对象,并针对不同功率器件断路分类,通过仿真模拟运行,得到不同工况下输出电流,作为故障诊断基础。然后,利用小波分析技术,对输出电流分解,再利用低频系数提取能量系数和比例系数作为故障诊断的特征向量。接着,论文论述了神经网络和SVM算法,利用这两种方法在处理非线性映射方面的优势,提出了针对变流器基于小波变化的神经网络和向量机故障诊断方法,最后通过仿真验证这种诊断方式的有效性。在神经网络仿真中,还分别研究了BP网络、GRNN网络、RBF网络的性能对比分析；在SVM仿真中,还分别做了几种不同参数寻优方式SVM的对比分析。结果显示,这几种方式均能高效处理故障分类问题。最后,论文讨论了基于三相四开关电路的变流器容错控制方式,详细分析了其原理,并通过仿真验证。仿真结果显示,这种方式能够解决单开关管和同桥双开关管故障问题,容错控制下输出性能接近正常工况。论文还利用S函数实现了实时数据采集与处理,完成了整个系统联调仿真,实现在线诊断功能。论文最后还基于VB语言完成了故障监测系统的制作,并与仿真数据联合调试成功。论文完成了从故障诊断到检测系统制作的功能,由于MATLAB语言和VB语言优良的移植性,该方式具有广阔的发展应用前景。