随着电力电子技术的日益发展,电压型逆变器因其良好的控制性能在提升机变频调速系统中越来越重要,如今,由逆变器供电的交流调速系统已成为一个工业标准。然而,逆变器主电路的开关器件及控制电路是最容易发生故障的薄弱环节,发生故障时危害难以估计。故障时轻则开关管损坏,造成财产损失,重则危害整个传动系统,使其瘫痪不能工作,更严重的甚至导致二次故障,出现人员伤亡。因此,研究逆变器故障诊断技术对系统运行的安全性和稳定性具有重要意义。本文以提升机变频调速系统中的电压型逆变器为研究对象,着重围绕逆变器中开关管的不同短路故障模式展开研究,主要工作如下:首先,在研究电压型逆变器短路故障机理的基础上,提出基于粗糙集遗传算法和贝叶斯网络（Rough set Genetic algorithm-Bayes Net,RG-BN）的诊断建模算法。在分析粗糙集遗传算法和贝叶斯网络诊断思想的基础上,提出利用粗糙集遗传算法对故障数据进行属性约简,降低贝叶斯网络诊断建模的复杂度,提高诊断效率,实现逆变器开关管IGBT的短路故障诊断。其次,利用仿真软件和硬件实验平台分别进行基于RG-BN的逆变器短路故障诊断算法验证。在搭建逆变器仿真模型时,获取正常和短路模式下的电流波形信号,提出基于诊断精度和时间综合最优的性能评价方法选择最优诊断模型,利用测试数据对其验证。搭建单相全桥逆变器硬件实验平台,获取逆变器正常及故障工作时的电压电流实验波形,提取相应的故障特征进行诊断算法验证,结果证明了该诊断算法的可行性、正确性以及可靠性。最后,设计了基于MATLAB中GUI界面的电压型逆变器主电路的故障诊断系统。该诊断系统可实现对单相全桥和三相桥式逆变电路的故障诊断,通过实例进行各模块功能的验证。结果表明该系统具有较强的人机交互能力和较好的数据处理能力,可实现波形数据处理和模型自学习等。图53幅,表18个,参考文献80篇。