本文以城轨列车辅助逆变器主电路故障为诊断对象,以提高诊断技术水平为出发点,结合城轨列车辅助逆变器主电路故障的特点,提出了一种基于变换和计算智能的城轨列车辅助逆变器主电路故障诊断方法。首先,阐明了论文研究的背景和意义,接着综述了逆变器主电路故障诊断技术研究现状。其次,详细论述了城轨列车辅助逆变器的结构和工作原理以及控制技术,根据对辅助逆变器工作机理的分析,通过SIMULINK软件建立并验证了辅助逆变器的仿真模型。通过对辅助逆变器主电路故障模式的分析,利用已经建立的仿真模型仿真了辅助逆变器运行时不同IGBT开路的故障情况,从而得到了各个故障所对应的输出电压波形。再次,针对仿真的故障波形,研究了基于变换的故障特征提取方法,通过将故障输出的三相电压通过3/2变换变换到2维空间,得到了各个故障的电压轨迹图,进而根据轨迹图的特点明确了采用重心法来提取故障特征,并分析了此方法的局限性。进而又研究了将三相电压进行FFT变换来提取故障特征的方法,并分析了此方法的局限性。经过这两种方法的比较分析,明确了结合这两种方法来同时提取故障特征的方法,并构造了特征向量。最后,在明确故障特征提取方法的基础上,研究了基于计算智能的故障识别方法,通过采用PSO-BP(?)神经网络对辅助逆变器主电路的故障进行识别,明确了故障编码以及PSO-BP神经网络的构建方法,并分别通过仿真数据和现场数据验证其诊断方法的有效性。本文的研究结果表明,文中城轨列车辅助逆变器仿真模型的建立,故障的仿真,故障特征的提取方法和故障识别方法都是有效的,具有研究价值。