电力电子是一门研究电能变换的理论、方法和应用的学科,因为能够高效率地提供任意形式的电能而被广泛应用。相比于两电平逆变器,多电平逆变器是一种通过改变变换器自身拓扑结构来实现高压大功率输出的新型变换器。其中,三电平NPC逆变器因其具有诸多优点,可以实现系统稳定运行,受到了广泛关注。但是自身因为增加了功率器件的数量,给系统的稳定带来了挑战。本文基于前辈的研究成果,提出基于小波包分析及量子神经网络的故障诊断方案,并应用在三电平逆变器故障诊断中,并基于实验平台,搭建实时在线诊断系统,通过PC端查看系统状态。主要工作如下:首先,本文从NPC三电平逆变器工作原理出发,研究了逆变器的换流路径,分析了逆变器的调制控制算法,分析了逆变器可能出现的故障,对故障进行分类,总结出可能出现的故障种类,并通过MATLAB Simulink仿真,对三桥臂电压波形进行分析,从波形图验证本文所提方法可行性,为进一步实现故障诊断打下基础。其次,完成了基于小波包和量子神经网络的NPC三电平逆变器故障诊断。通过采用小波包分析和KPCA相结合方式,完成故障特征提取,减少冗余信息,最大程度保留原始故障信息。针对故障诊断算法,本文采用量子神经网络,可以实现准确的故障分类,通过优化梯度下降法,实现快速诊断。搭建DSP+FPGA为控制系统的实验平台验证,本文所采用的方法取得了良好的故障诊断效果,适用于三电平NPC逆变器在线故障诊断,也为后续的系统可视化打下基础。最后,在上位机建立软件总体设计,通过使用C#、My SQLs数据库等众多软件,设计了一套属于NPC逆变器故障诊断的实时在线系统,该系统可以实现观看逆变器运行状态,可以通过授权,远程对逆变器进行监控,在逆变器发生故障时,可以实现远程报警,并通过远程发送指令,改变逆变器的运行状态,从而避免出现更加严重的故障。这套软件系统也可以实现系统的日志保存,通过查看历史日志,可以充分发现逆变器存在的潜在问题。