随着科技的发展,电子系统的使用日趋广泛,电子系统在智能化的同时也越来越复杂化,其关键模块或元件故障经常导致系统功能失效,由此产生严重的后果。为保证电子系统始终处于良好的运行状态,需要对电子系统进行健康管理,在进行状态监测的同时估计其健康状况,监测到故障发生时对其进行故障诊断,否则依据其健康状况预知电子系统故障的概率,预测早期故障的传播和发展,降低因故障带来的影响。首先以元器件单故障为故障单元,结合元器件的故障模型,通过PSpice A/D、OrCAD Capture软件对正常和潜在故障模式的电路系统模型分别进行仿真,获得相应的响应波形文件后,进行特征属性数据的提取,得到原始数据集。然后对原始数据集采用归一化、降维、聚类等数据处理方式后得到类数据集,为健康管理的各个环节奠定了基础。然后使用基于隐马尔可夫模型的电路状态监测方法,建立并且训练得到健康电路的HMM模型,分析类数据集得到使用距离表征的参数及其阈值。将从待测电路提取到的特征属性数据输入至HMM模型中,计算该特征属性数据对HMM模型的输出似然概率,对比分析待测电路与健康电路之间的相似程度进而判断待测电路的健康状况。接着将行为级模型与系统级电路故障诊断和预测结合,行为级模型成为建立故障分类模型的途径和故障诊断的方法,使故障诊断的效率和精度得以提高。行为级建模在降低计算复杂度的同时又不会损失构造模型的精确度,它不关心电子系统的内部结构,使得健康管理的实现更加便捷。最后将故障诊断与机器学习相结合,采用机器学习中聚集多个分类器的组合方法:AdaBoost和随机森林,建立故障分类模型,当实际电路发生故障时,将相应的特征向量输入到故障分类模型之中得到相应输出,根据类数据集包含的故障模式确定可能的故障源。使用基于灰色模型的故障预测方法预测电路未来的健康状态,从而在故障发生之前采取有效措施避免因故障带来的损失。本文最终对基于行为级模型电路系统的健康管理的整个流程进行软件的具体实现。该软件能够帮助使用者监测电路的健康状态,对电路系统进行诊断或者剩余寿命的预测,使电子系统的健康管理得以实现。