随着列车向高速化方向发展,铁路行车安全的重要性越来越突出。在我国铁路跨越式发展的大背景下,交流传动电力机车将成为我国开发和应用的主流机车。交流牵引电机作为交流传动电力机车的核心设备之一,它的安全运行关系到整个列车的行车安全,因此开展对交流牵引电机的故障诊断研究是非常必要的。论文在总结和汲取前人研究成果的基础上,以DJ1型机车为例,对牵引电机的故障机理和诊断方法进行了研究。针对牵引电机的工作机理,系统分析了电机在发生定子匝间短路故障、轴承故障和转子气隙偏心故障时的表现特性,提取出了电机在故障时相应的特征频率,揭示出各类故障与特征频率之间的内在联系。论文采用小波包分解算法进行故障信号分析和处理,提出了对数故障特征向量提取算法,提取出了有效的故障特征向量。本文使用BP神经网络模型对牵引电机的三种故障进行识别和诊断,提出基于小波包—神经网络故障诊断算法。论文设计并实现了基于MB90F334的交流牵引电机故障综合诊断板卡,编写了板卡驱动程序,并将μC/OS-Ⅱ实时操作系统和基于小波包—神经网络故障诊断的算法移植到单片机中。同时,通过数据采集板卡模拟牵引电机故障信号,电压限幅保护电路与基于嵌入式系统的牵引电机故障综合诊断系统相连,并通过LCD屏对诊断结果的实时显示,建立起牵引电机故障综合诊断实验平台,并实验验证了论文方案的正确性。