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电力机车作为载运工具,其运行状态直接影响到列车的安全性和舒适性。电气系统是电力机车的重要组成部分,电气系统正常工作才能保证机车的正常运行。当机车某一部件发生故障时,要求能迅速诊断故障部位或部件,能迅速对故障部件进行自动隔离处理或提示司乘人员进行处理,这样才能保证列车的安全正点运行,满足人民群众的基本需要。目前SS7E电力机车只具备极少的故障诊断功能,因此,开展SS7E电力机车电气系统的故障诊断技术研究,具有重要的理论意义和现实意义。论文的主要研究内容如下:(1)对国际国内电力机车及其故障诊断技术进行了综述,主要分析了日本、德国、法国以及美国和加拿大发展的高速列车及其故障诊断技术,阐述了我国电力机车在故障诊断技术方面的发展进程。阐明了电力机车故障诊断的意义。(2)对SS7E电力机车电气系统的主要部分:主电路、辅助电路和控制电路进行详细分析,建立了SS7E电力机车主电路各部件数学模型。(3)通过对SS7E电力机车的控制电路进行详细原理研究,分析了SS7E电力机车电气系统主要部件的故障机理,推导并得到SS7E电力机车电气系统的故障集。在此基础上构建了SS7E电力机车电气故障开关量检测点全集、模拟量检测点全集,以及故障诊断过程中用到的中间点全集,提出了SS7E机车故障检测系统的硬件框架。(4)研究了SS7E机车故障诊断系统的知识表示形式,推导并构建了SS7E电气故障诊断系统的规则库。提出了SS7E机车电气系统故障诊断树,构建了推理机制。通过改善匹配算法,实现了SS7E机车电气系统的专家推理及诊断。(5)详细论述了小波变换理论,研究了变流器故障检测方法,建立了变流器仿真模型,提出了一种基于小波变换的SS7E电力机车变流器输出电压波形能量特征向量提取方法。针对离散数据,提出了实用的计算方法,以实现小波分析在SS7E机车上的实际应用。(6)详细研究了神经网络故障诊断技术,提出了一种基于神经网络的SS7E机车变流器故障诊断方法,研究推导了SS7E电力机车变流器神经网络模型,给出了SS7E机车变流器故障诊断神经网络训练图。通过仿真试验,验证小波变换+神经网络技术用于变流器故障诊断的有效性。(7)从硬件和软件两个方面提出了SS7E电力机车电气故障诊断系统的具体实现方法。针对SS7E机车变流器的故障诊断,提出将神经网络的训练与应用分别实施的方法,将训练好的网络用于车载实时诊断,解决了神经网络故障诊断方法中计算量与实时性的矛盾。论文最后指出了SS7E电力机车电气故障诊断系统中存在的一些问题,探讨了我国电力机车故障诊断技术的发展方向。