BP神经网络是一种多层前馈神经网络，主要通过误差反向传播算法进行训练，它由输入层、隐藏层和输出层组成。在电力电子电路的故障诊断中，BP神经网络被用来识别和处理故障信息，从而实现故障的快速、准确诊断。
新型电力电子产品的涌现以及对系统品质要求的提升，使电力电子电路的在线故障诊断成为了一个亟待解决的问题。传统故障诊断方法包括设备损坏后的维修和定期检修，这些方法存在经济损失和人身风险的问题。为了克服这些问题，研究者们提出了基于BP神经网络的故障诊断方法，它通过仿真模型提取故障特征并进行归一化处理后输入神经网络，从而诊断故障部位和故障点。
本研究中，首先利用Matlab仿真软件建立整流电路的仿真模型，并通过该模型获取输出电压ud。之后，采用傅里叶分析法对ud进行处理，提取直流分量、基波幅值、二次谐波和三次谐波幅值。这些数据经过归一化处理后，作为BP神经网络的输入特征向量，网络输出六个编码特征的数字，用于确定故障的部位和具体点。
作为具体实例，本研究以三相桥式整流电路为例进行了仿真实验，该方法的测试误差可达到10^-4。实验结果显示，相比于其他诊断方法，基于BP神经网络的方法具有更高的诊断率、更强的可靠性和更广的应用范围。
整流电路的故障模式分析主要以三相桥式电路为例，这种电路在任意时刻都有两只晶闸管同时导通，构成电流回路。故障通常表现为晶闸管的开路和短路，其中开路故障包括晶闸管开路、串接熔断器熔断、触发脉冲丢失等。在分析故障前，研究者提出了假设条件，例如最多同时有两个晶闸管发生故障，或者一路晶闸管故障或正常运行。
整流电路故障诊断的前言部分还提到了电力电子技术的发展背景和故障诊断方法的重要性。故障诊断技术的演变与电力电子技术的发展紧密相关，目前的故障诊断方法已从传统的维修和定期检修演进到基于现代技术的诊断方法，如小波变换、支持向量机和ARMA谱分析法等。这些方法各有所长，但在实际应用中仍有局限性。本文提出的基于BP神经网络的方法旨在克服这些限制，提供一种简单、直观、高准确率的故障诊断手段。
关键词包括电力电子电路、故障诊断以及神经网络。在研究中，利用了神经网络原理来研究电力电子电路故障的提取方法，证实了该方法不仅适用于三相整流电路的断路故障诊断，也可以拓展应用于其他电力电子电路的故障诊断中。这种诊断方法的应用前景广阔，对于电力电子设备的维护和可靠性提升具有重要意义。通过仿真实验的验证，该方法在故障诊断领域的优势得到了实际应用的证明。
