高压电源板在雷达系统中起到了供电的作用,它的性能直接决定了雷达系统的运行质量,它是保障电子设备正常安全运行的基础,因此,高压电源板的可靠性尤为重要。高压电源系统的故障检测与预测技术是装备的维护保障关键性技术,早期故障是指电路当前时刻的性能偏离了允许的退化范围,它是软故障的较早阶段,对系统的早期故障进行检测,可在故障的较早阶段及时发现故障,尽快采取维护措施,避免故障继续恶化,性能退化预测是根据当前相关运行状态信息,利用预测算法外推电路性能退化趋势,通过推理发现被测对象是否需要维护,具有降低设备的维护成本,避免灾难发生的实用性价值。为了解决上述问题,本文以某高压电源板为研究对象,深入研究了其早期故障检测方法与性能退化预测方法,研究内容分为以下几方面。(1)分析高压电源板各模块的功能及其中可能存在的退化源,结合灵敏度分析的结果,确定引起电路性能发生退化的关键元器件作为退化源,并对其进行退化分析及模型选取,通过仿真实验获取电路的退化数据。(2)对高压电源板的退化特征进行选择,对于控制部分电路,由于时域退化明显,直接选取输出参数作为退化特征,而对于变压部分电路,分别对小波分解、小波包分解、主成分分析、信息熵、深度置信网络五种特征提取的方法进行研究,对各方法的效果进行对比,选择能够更加明显的表征退化信息的参数作为退化特征。(3)对高压电源板的早期故障检测方法进行研究,建立了基于高斯过程回归的正常包络模型,利用模型对待测电路进行检测并计算检测率,并分析了数据存在误差的情况下对检测结果造成的影响,最后进行了硬件实验,验证了方法的有效性。(4)对高压电源板的性能退化预测方法进行研究,建立了基于粒子滤波的预测模型并对数据进行预测,对预测效果进行评估,分析噪声对预测结果的影响,并与直接利用输出特征建立的预测模型,及利用其他方法预测的效果进行对比,仿真实验的结果表明,本文提出的性能退化预测方法具有很好的效果,最后进行了硬件实验,验证了方法的有效性。