随着我国城市轨道交通行业的飞速发展,拥有节能及双向变流等功能的能馈供电装置得到了日益广泛的应用。本文针对能馈供电装置开关管开路故障进行研究,设计并实现了相应的故障诊断系统,最后对其诊断效果进行了验证,具体完成工作如下:首先,对能馈供电装置开路故障进行了仿真建模与分析。在介绍能馈供电装置与PWM整流器拓扑结构的基础上,在Matlab中分别搭建了能馈供电装置整流工况与逆变工况的仿真模型,针对其开关管开路故障的故障特征进行了分类研究,并基于此进行了仿真实验与分析,给出了其正常运行及四类故障状态的典型波形。其次,对开路故障特征值的提取进行了研究。采用了小波包分解法来提取能馈供电装置三相电流的故障特征,通过对比研究选用了db4小波对故障信号进行了三层小波包分解,并选取了小波包范数熵来提取故障特征值。再次,通过遗传算法优化神经网络实现了开路故障诊断。本文对遗传算法与神经网络进行研究,在确定了BP神经网络结构的基础上,采取遗传算法优化神经网络的权值阈值来提升神经网络训练性能,基于此实现了对能馈供电装置开关管开路故障的故障诊断,并通过仿真验证了优化后神经网络的诊断效果。最后,设计实现了能馈供电装置故障诊断系统,并对其性能进行了验证。该系统基于Labview环境搭建,主要包括小波包分解模块、BP神经网络故障诊断模块以及界面显示模块。并通过在能馈供电装置仿真中取得的大量故障数据,测试了该系统故障诊断的准确率,测试结果表明该系统诊断性能良好。