电力电子技术在电力传动、电力系统、各种交直流电源等领域有着十分广泛的应用及前景,因此对电力电子电路的安全性有了更高的要求。寻找切实高效的技术对电力电子电路进行故障诊断,将电力电子电路发生故障时可能带来的各种不利的影响降至最小,在电力电子行业受到了广泛的关注。在生物免疫系统的基础上发展起来的人工免疫算法,保留着生物免疫系统所具有的强大的信息处理能力和其独有的机制,为故障诊断领域提供了一条高效的、切实可行的途径,因此,受到了高度的重视。针对电力电子电路的非线性特性。本文首先分析了对电力电子电路故障诊断进行研究的意义以及目前的研究成果,基于电力电子电路的独特性和目前的研究状况,围绕基于人工免疫算法的电力电子电路故障诊断模型,以三相桥式全控整流电路为例,详细阐述了其工作过程并用仿真软件Matlab/Simulink分别对电路的22种故障类型进行仿真分析,获得其包含电路故障信息的输出电压波形作为样本数据。接着对样本数据用小波包变换进行特征提取,再用基于Fisher准则的可分性分析进行降维,使样本数据的故障特征更为明显,然后将样本数据归一化后分为训练样本和测试样本。对于所建立的人工免疫算法故障诊断模型,分别用传统的以及经过高斯变异和轮盘赌算法改进的免疫克隆算法作为故障分类器,用训练样本训练故障分类器,用测试样本测试训练好的故障分类器,结果表明改进后的免疫克隆算法有效提高了电路故障诊断的准确率且减少了诊断时间。