随着电动汽车数量的持续增加,电动汽车充电设备的安全性日益凸显。如果电动汽车充电设备的核心部件发生故障,必将会影响到整个充电设备系统的稳定性和可靠性,所以,开展对电动汽车充电设备故障诊断的研究具有重要意义。由于充电设备物理结构复杂,而且对其进行运行状态监控过程中,多种类型的传感器采集到的数据互相融合,从而导致了收集到的运行状态数据具有高维度、非线性、高耦合的特点。然而,传统的故障诊断技术在处理该类数据时,具有一定的局限性,主要体现在难以从复杂的故障数据中挖掘深层次的数据特征以及建立精确的物理模型。基于深度学习的方法能够自适应地从复杂的数据中提取丰富且有效的特征,并准确地映射故障数据与故障之间的复杂关系,且模型建立过程相对简单。因此,本文将深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）应用于电动汽车充电设备的故障诊断,并对其进行了一系列的改进和优化。最后,基于提出的方法,开发了一套充电设备故障诊断系统,并通过投入使用验证了其实用性。本文主要研究内容如下:首先,介绍了电动汽车充电设备故障诊断方法的研究现状,当前主流的故障诊断技术,电动汽车充电设备故障诊断的研究意义以及本文的主要研究内容。其次,对电动汽车充电设备的结构及工作原理进行了阐述,然后对充电设备的历史运行状态数进行分析,得出了充电设备的常见故障类型,并进一步阐述了充电设备的常见故障的原因,且通过随机森林的方法明确了充电设备故障的主要特征参数,继而构造了数据集。然后,从深度置信网络的结构和原理出发,解释了该网络的预训练和微调两个训练过程,并设计了一种基于DBN的电动汽车充电设备的故障诊断方法,并将其与反向传播网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）,支持向量机（Support Vector Machine,SVM）等多种传统故障诊断方法进行比较,从而验证了提出的方法具有更高的电动汽车充电设备的故障诊断准确率。接着,为更客观准确地确定网络的结构参数,引入了麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）,并将Tent混沌映射和一种自适应算子与麻雀搜索算法相融合,设计了一种改进的麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA）;同时为解决典型DBN容易陷入局部最优解的问题,设计一种优化的深度置信网络（Optimized Deep Belief Network,ODBN）,该网络使用线性受限波尔兹曼机（Liner Restricted Boltzmann Machine,LRBM）对网络输出层参数进行预训练。结合以上算法,最终提出了一种基于ISSA-ODBN的充电设备故障诊断方法,并通过实验对其的有效性进行了验证。最后,基于Visual Studio,使用C#编程语言,设计并研发了一套充电设备故障诊断系统,并将本文提出的算法应用于本系统,然后对开发的系统进行了测试,验证了该系统在电动汽车充电设备故障诊断上的实用性。