随着我国电气化铁路的快速发展,大量新型电力机车被陆续投入使用。这些电力机车在发挥高效运输能力的同时,也使电力机车与牵引供电网构成的系统（简称车网系统）之间的动态交互过程变得更为复杂,并向牵引网中注入了频带更宽的谐波分量。21世纪以来,车网系统因参数不匹配而导致的各类宽频带振荡事件（包括谐波谐振、谐波不稳定以及低频振荡等）频繁发生。这会导致牵引网电压或电流出现异常波动现象和保护装置频繁误动,并严重影响铁路供电安全与运行秩序。然而,由于电力机车和牵引网类型的多样化,车网系统中的宽频带振荡过程较为复杂,振荡模式也存在多样性,这给牵引供电系统宽频带振荡现象的类型判定与模态辨识带来了挑战。为了面对该挑战,本文将对各类宽频带振荡现象的特征进行研究,并提出了行之有效的识别方法。本文的主要内容包括:（1）以电力系统中宽频带振荡的分类方法为参考,结合牵引供电系统和电力机车参数匹配特性,提出了牵引供电系统宽频带振荡分类方法。此外,还详细分析了不同振荡类别的振荡机理与谐波特征,提出不同振荡现象的区分依据。（2）为了提升牵引网电压、电流谐波参数的识别准确性,结合归一化累加与奇异值相对变化率两种定阶算法,提出了最小二乘-旋转不变技术参数估计（Total Least Squares-Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT）算法的改进定阶算法,实现牵引网电压、电流谐波参数的准确识别。紧接着,将该算法与牵引供电系统系宽频带振荡现象的振荡特征结合,提出了基于改进TLS-ESPRIT的宽频带振荡识别算法。最后,通过不同类型振荡实测和仿真数据,验证了宽频带振荡识别算法的有效性和准确性。（3）基于MATLAB/GUI开发环境,开发了牵引供电系统宽频带振荡分析软件,实现了宽频带振荡识别和软件数据管理等功能。实测与实验数据的验证结果表明,本文所开发的牵引供电系统宽频带振荡分析软件能有效识别各类振荡现象与振荡参数。最后,总结了全文的研究内容,并对下一步的研究计划进行了展望。