我国高速列车线路范围广,运行环境复杂,因此对列车安全性以及系统可靠性有着很高的要求,列车发生的各种故障需要能及时地得到检测和诊断。本课题来源于国家自然科学基金重大项目与国家自然科学基金面上项目,针对高速列车牵引电机系统开展故障诊断研究。牵引电机、牵引逆变器、整流器等设备构成了高速列车的牵引系统,为列车提供动力,本文中针对牵引电机的转子断条故障以及牵引逆变器的IGBT元件断路故障,开展故障诊断算法的研究。分析了高速列车牵引系统的工作原理,根据牵引电机以及牵引逆变器的工作机理,分别建立了健康状态下的数学模型。针对电机转子断条,对模型进行了简化并引入了不同数量断条故障下系统的状态模型集。分析了逆变器的工作状态,并建立逆变器不同位置IGBT元件断路故障的模型集合。由于需要多个模型来对电机及逆变器的变化状态进行描述,选择基于交互式多模型的估计算法对状态进行跟踪。对多模型估计的基本概念以及交互式多模型的基本原理进行了介绍,提出了基于交互式多模型的故障诊断方法。针对电机转子断条故障,利用故障模型集合,根据牵引电机模型具有非线性的特点,设计了基于转子断条模型集的非线性滤波器组。通过滤波器组得到状态估计量及与传感器测量量间的残差,利用残差及状态估计等数据通过交互式多模型诊断算法进行系统状态跟踪,找出系统的工作模型,判断系统是否发生故障。结合故障模型集可以诊断故障的发展程度。考虑到逆变器的输出电流传感器采用相同两组构成冗余设计的情况,设计了逆变器不同工作模型下基于同步数据融合的分步式滤波器对系统状态进行估计。利用分步式滤波器产生的状态估计及其与传感器测量量的残差,通过诊断算法对逆变器状态进行诊断,并可以结合故障模型集对故障IGBT元件进行定位。通过仿真对设计的故障诊断方法的可行性和有效性进行了验证,并对开展进一步的研究进行了展望。