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基于特征參數估計的關鍵元器件健康狀態評估是實現電路級故障預測與健康管理的關鍵技術。然而，工作溫度的變化會導致元器件特征參數估計值與失效標準（25℃條件下）不統一，致使狀態評估結果不準確。針對該關鍵問題，以非理想Boost變換器為例，首先，采用改進粒子群優化算法辨識關鍵元器件特征參數值；然后，分別建立電解電容、功率MOSFET器件特征參數與工作溫度的數學模型，并定義器件特征參數歸一化因子（ NF）及健康指標（HI）；最后，提出基于無跡粒子濾波（ UPF）動態更新模型參數的方法估計歸一化后的特征參數值，從而實現變溫度下關鍵元器件健康狀態評估。搭建硬件實驗平臺，通過研究結果表明參數辨識誤差小于5%，健康評估準確度可達90%以上，驗證了所提方法的有效性。
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