开关电源在科学研究、电力建设、国防设施等各个领域上都有重要的应用价值,因此设计与制作高性能、低体积的开关电源尤为重要。在开关电源的核心组成部件中,磁性元件是具有特殊作用的一种,它具备储能、能量转换及隔离等重要功能。其中饱和特性是磁性元件的特有性质,在许多实际应用场合中,电源发热甚至烧毁电路的主要因素就是磁性元件过饱和。但磁性元件设计由于开关电源设计人员认知能力有限,对自身能力与发展认知不足,同时对开关电源整体设计很难形成知识网络,对具体电路故障及其影响因素认知不足,很难建立起电路故障及影响故障相关因素的关系网。因此,本文设计电力电子人工智能导学系统,针对电源设计特定复杂工程问题,以提高认知诊断结果的辨识度为目标,深入研究开关电源磁性元件独特的物理特性,开展对开关电源设计人员的智能化评估,并结合知识图谱技术进行个性化指导,进而提升开关电源的设计质量及效率。首先基于BUCK和BOOST电路原理,分析电路中的性能指标以及计算方法,引入电感磁芯材料类型,利用WEBENCH软件分析不同磁芯材料的电感饱和特性,以及不同的电感饱和特性对电流限制功能的影响,并作为认知诊断模型构建以及个性化实验项目推送的研究基础。其次根据不同电感磁芯材料类型和磁芯饱和特性这一特定的认知技能,设计体现认知技能特征的实验项目任务模型,构建基于贝叶斯网络的认知诊断模型。再引入项目反应理论（IRT）,分析认知诊断模型中熟练度模型和证据模型的变量间关系,计算变量间的条件概率。根据设计人员的测试结果,并采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）估计方法,通过WINBUGS软件计算认知诊断模型中变量的后验概率分布,诊断出设计人员在开关电源磁性元件设计上的认知能力,区分出设计人员在磁性元件设计能力上的不同熟练度,进而提供个性化指导。并同时得出变量中参数后验估计的期望、标准差、MC误差和95%HPDI等,基于仿真结果分析参数的收敛性,提高认知诊断模型的正确性,有效性和可靠性。最后,基于知识图谱技术,提取实验项目中所包含的知识点和要求掌握的能力点,构建开关电源知识图谱,帮助设计人员快速,准确地查找所需要的实验任务。然后引入新的电源研究任务,逐步增加知识图谱中的节点。同时,对不同的设计人员构建个性化的认知技能图谱。最后,采用皮尔逊相关性方法,开发开关电源设计智能导学系统,根据设计人员的知识或能力短板,个性化推送实验项目,实现个性化智能导学。