开关电源被广泛地应用在现代社会各种电气设备中,DC/DC变换器作为该项技术的核心,其可靠性与设备的安全运行紧密相关,DC/DC变换器一旦发生故障会导致设备功能失效,严重地甚至会引起系统的瘫痪。所以准确的故障诊断显得尤为重要。本文以DC/DC变换器为研究对象,将在语音识别领域广泛应用的一种动态模式识别方法—隐马尔科夫模型(HMM)引入到DC/DC变换器的故障诊断上,进行了基于HMM的Boost变换器的退化状态检测,以及全桥直流变换器的故障诊断。对比分析了基于HMM、小波-HMM、神经网络、SVM支持向量机这四种模式识别方法的D C/DC变换器故障诊断的训练过程和识别结果,验证了将隐马尔科夫模型应用在DC/DC故障诊断上的有效性,该方法所需样本少,训练速度快,识别率高,比其他方法更具优势,有很大的应用空间。本文首先介绍了DC/DC变换器的基本原理,包括DC/DC变换器的分类和常用的故障诊断识别方法。选取了非隔离直流变换器中的Boost变换器与带变压器隔离直流变换器中的全桥直流变换器为研究对象,详细分析了其工作原理。介绍了故障诊断理论的发展,分析了现在常用的故障诊断识别方法的优点以及不足之处。然后阐述了HMM的基本理论与方法,针对诸如初始参数的选择、算法下溢、多观察序列等在HMM实际应用中遇到的一些常见的问题提出了相应的改进措施。在理论分析的基础上,研究了基于HMM的DC/DC故障诊断技术,阐述了利用HMM进行模型建立以及进行DC/DC变换器故障诊断的步骤和方法。通过HMM、小波-HMM、神经网络、SVM支持向量机这四种模式识别方法的对比分析,验证了其有效性。最后介绍了设计的基于HMM的DC/DC变换器辅助故障诊断软件。