随着电力电子技术的高速发展,新的电力电子器件的不断涌现,电力电子技术的应用日益深入到工业生产和社会生活的各个方面。电力电子设备的广泛应用使得对设备的可维护性要求越来越高。高电压、大电流的电力电子装置,主回路中的功率器件较多,发生故障时用常规的检测方法费时费力。针对故障本身的特点,人工智能、神经网络、模糊数学、小波分析等新兴的学科已成功应用于电力电子设备的故障诊断；此外对电子设备的故障预测的研究比较少,而对电子器件的故障预测有利于提前确定故障的部位,缩短电力电子电路的运行停机时间,能够提高效率,减少损失。本文通过对三相整流电路故障情况的分析,提出基于残差原理的故障诊断方法；同时,通过对开关器件的内部结构分析,得到器件老化直至损坏的变化规律,通过变化规律实现对开关器件的故障预测。主要工作和结论如下：(1)以三相可控桥式整流器开路故障为例,进行电力电子主回路的故障情况分析,在仿真分析故障波形时考虑了尽可能多的故障类型,以尽可能符合实际工作情况,对故障波形进行分析,获得能够进行故障分类的各种故障情况。a.可分类的故障类型主要包括四大类,第一类为控制角为0°；第二类为控制角为0°～60°；第三类为控制角为60°；第四类为控制角大于60°。b.在一定的控制角下,同一类型的故障,在不同的故障元情况下,故障电压波形只是在时间轴上平移,而波形形状不变。c.故障电压波形随导通角变化而改变,会给故障特征的提取带来麻烦。因此,在进行故障诊断时就应该尽量减少导通角变化的影响。(2)通过残差法实现对整流器件故障的诊断,并提出编码方法,通过对编码的查询,就可以定位故障器件。(3)通过对开关器件在恶劣工作环境下出现导通阈值电压参数漂移的特点,结合信号处理方法,实现了对开关器件故障的预测,并能对其进行定位。