電力電子電路故障診斷技術（shù）包括兩方麵的內容：1．故障信息的檢（jiǎn）測：以一定的檢測技術，獲取故障發生時的所需故障信息，供故（gù）障分析，推理用；2．故障的診斷：依據檢測的故障信息，運用合適的故（gù）障診斷方法（fǎ），對故障進行分析、推理，找出故障發生（shēng）的原因並定（dìng）位（wèi）故障發生部位。傳統的故（gù）障診斷方法在電力電子電路故障診斷中也得（dé）到的廣泛應用，如故障字典法、故障樹、專家係統等。    (一)故障字典法。把一組典型的測（cè）量特征值和（hé）故障值以一定的表格形式存放，通過比較測量值和特征值，判斷故障（zhàng）。先用計算機對電路（lù）正常狀態和所有硬故障狀態模擬，建立故障字典。然後對端口測試進行分析，以識別故（gù）障，即將選定節點上測出的電壓與故障字典中電壓（yā）比較（jiào），運用某些隔離算法（fǎ）查出對應故障。
      故障字典法對（duì）於（yú）模擬（nǐ）電路和數字電路故障診斷具有很大的實用價值，但字典法隻能解決單故障診斷，多（duō）故障的組（zǔ）合數大，在實際中很（hěn）難實現。
       (二（èr）)故障樹法。故障樹診斷法就是對可能造成係統失效的（de）各種因素(包括硬件、軟件、環境、人為因素)進行分析，畫出邏輯框圖，即故（gù）障樹，從故障樹（shù）的頂事件進行搜索從而找出故（gù）障原因的方法。故障樹表達了係統內在聯係，並指（zhǐ）出元（yuán）部件故障與係統之間（jiān）的邏（luó）輯關係。電（diàn）流互感器現場測試儀（yí）解決了現場（chǎng）檢定電流（liú）互感器、電壓互感器工作強度大、操作繁瑣問題，同時該產品性能（néng）可靠、功能強大（dà）。
       故障樹診（zhěn）斷（duàn）直觀、靈活、通用，但建樹工作量大，繁瑣易錯，對診斷故障（zhàng）空間較小的問題（tí）比較合適。
       (三)殘差法。殘（cán）差法是一種基於（yú）解析（xī）模型的故障診斷方法。即通過研究實際係統與參考模型特征輸出量間的殘差來進行電力電子裝置主電路在線故障診斷和故（gù）障定位的過程。該方法同樣適用於逆變（biàn）器主電路的故障診斷，參考模型法用於電力電子電路的故障診斷具有（yǒu）檢測量少、判據簡單且與輸出大小無（wú）關的特點。特（tè）別是在（zài）複雜電力電子電路的故障診斷中該法的優（yōu）勢更加明顯。
       (四（sì）)直接檢測功（gōng）率器件兩端電壓或橋臂電流的方法。通過檢測各功（gōng）率（lǜ）器件（jiàn）兩端的電壓（yā），或檢測各橋臂電流，得到功率器件的工作方式，再與觸發（fā）脈衝進行時序邏輯比較，從而判斷被診斷對象是否故障，此方法需（xū）要檢測每個被診斷器件的電壓和（hé）電（diàn）流（liú），所需測點較多（duō），需要專門的檢測電路（lù）和邏輯電路。該方法還可以通過測量電路的輸入輸出來實（shí）現故障診斷（duàn）。正常工作時，電路的輸入輸出在一定的範圍內（nèi）變動，當超出此（cǐ）範圍時，可（kě）認為故障已經發生。另外（wài），還可以（yǐ）測量輸入輸出變量（liàng）的變化率是否超出範圍來判斷是否發生故障。該方法雖然簡單，但抗（kàng）幹擾性差。
       (五)專家係統診斷的方法。專家係統就是利用計算機推理能力和領域專家的豐富經驗，以及係統內部（bù）因果關係和人工（gōng）智能的機器學習功能，設計出的一種智能計算機程序係統，解決複雜的係統故障診斷問題。專（zhuān）家係統對經驗（yàn）性的（de）診斷知識進行形式化描述，突破個人局限廣為傳播，有利於存儲和推廣專家的經驗，發揮專門（mén）人才作用，開辟了綜合利用（yòng）專家知識的新途徑（jìng），比人類專家更可靠、靈活，不受環境影響。專家係統的（de）知識結構中知（zhī）識庫與推理控製相對獨立（lì），可重寫（xiě）增刪，可（kě）以結合其它診斷方法（fǎ），構成（chéng）知識結構的應用程序，擁有人機聯診功能，充分（fèn）發揮了現場技術人員的主觀能（néng）動性，並能逐步積累經驗日趨完善，因此是很有生命力（lì）的故障診斷法。
       專家係統（tǒng）診斷的基（jī）本思想是：先通過實驗或仿真建立起一個可靠的知（zhī）識庫，該知識庫包含了電路的（de）環境知識、係統知識和一個規則庫，其中知識庫反（fǎn）映（yìng）了係統的因果（guǒ）關係，具體到（dào）故障診（zhěn）斷係統中就是係統變量和故障類型、故障點之間的因果關係：然（rán）後（hòu）通過人機接口得到實際運行中的特征變量值；將它應用到規則庫進行推理，就（jiù）得到了電路的（de）基本工作狀態（tài）和故障信息。該方法的缺點是（shì）知識庫建立困難，特別是知識（shí）庫（kù）龐大時更是（shì）如此。傳統的故障診斷專家係統，大多是基於規則的專家係統，它將領域知識編成一係列產（chǎn）生式規（guī）則(表示形式為IF…，THEN…)。這種專家係統可以解決許多係統的故障診斷問題，但是由於對複雜的（de）係統要利用大量的產生式規則(這種規則主要依（yī）賴人工編（biān）寫)，因而故（gù）障診斷專家係統運行很慢，很難適（shì）應實時（shí）環境的要（yào）求；另外，當遇到未（wèi）見過的新故障或新信息時，如此建（jiàn）立的專（zhuān）家故（gù）障診斷（duàn）係統往往不能正（zhèng）確處理，會因推理能力弱而出現“匹配衝突”、“組合爆炸”及“無窮遞歸”等問題。要（yào）解決這些問題，除非不斷進行（háng）規則更（gèng）新，可是新規則與原有規則很有可能相互（hù）牽連（lián），這必（bì）然導致在規則添加和刪除時遇到難（nán）以處理的困難。總之，專家診斷係統存在（zài）知識獲取“瓶頸（jǐng）”問題、難以維護、應用麵窄以及診斷能力弱和不適（shì）應模糊問題等缺點。