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因含有大量的开关器件，多电平逆变器难以用基于模型的方法进行故障诊断。针对这一问题，提出了一种基于神经网络的故障识别和分类方法。采用载波相移脉冲宽度调制（PWM）策略搭建级联五电平逆变电路，对逆变器的输出电压信号进行快速傅里叶变换，获取其频谱并以此作为特征信息。利用反向传播算法（BP）神经网络对输出电压模式进行分类。Matlab仿真结果表明，本文设计的 BP神经网络有效地实现了对逆变器的故障诊断。