电子设备的普及使得开关电源行业迎来了新的契机和挑战,与此同时伴随而来的是对工程师自身工程能力的考验。高性能电源设计中存在的客观难题和工程师的认知困境导致效率低下。在认知智能时代大潮来临之际,基于认知科学理论、利用人工智能技术,模拟和拓展人的认知,是在智能时代具备竞争力和生存力的关键。融合导学系统的约束条件模型和规划代理的顺序跟踪个体行为的特点,基于知识图谱技术,本文提出了电源设计智能辅助技术。但实现该技术需解决两个科学问题:1.识别并解读错误对罗列出失败状态的需求与复杂系统难以列出所有可能错误表征之间的矛盾;2.实现人工智能辅导的个性化对掌握工程师认知技能实际状况的需求与实际情况下信息缺乏之间的矛盾。基于此,本文提出了一种基于认知技能图谱的电源设计智能辅助技术,通过顺序跟踪个体行为,从个体行为中推理认知水平,从而更好地辅助工程师进行电源设计。本文主要工作如下:一、深入研究了面向电源领域的认知科学理论,包括基于约束条件的陈述性知识、基于规则的实践性知识,以及将两者结合起来的从错误中学习的模型分析。二、首先针对开关电源复杂系统陈述性知识的表征问题,在Neo4j中构建包含存量知识和增量知识的电源陈述性知识图谱;继而针对电源设计所涉及实践性知识的表征问题,以电源典型设计任务场景为用例,采用电源知识图谱的陈述性知识为界定错误的约束条件,通过实践性知识的特异化描述行动规则对变化环境的调适,实现并表征实践性知识的校正和完善,构建电源实践性知识图谱。三、针对电源工程师用于解决特定问题的实践性知识的熟练程度的诊断问题,运用证据推理理论（EBR）寻找错误成因,通过贝叶斯网络由工程师的行为推理出其实践性知识熟练度,顺序跟踪并更新于认知技能图谱。最后,通过一个电源设计智能辅助问答系统的用例分析,辅助测试者进行电源设计,验证了本方法的有效性。