针对现有电力电子电路故障预测技术的不足，提出将电路特征性能参数和最小二乘支持向量机(1east squares support vector machine，LS-SVM)预测算法结合，对电力电子电路进行故障预测。以Buck电路为例，选择电路输出电压作为监测信号，提取输出电压平均值及纹波值作为电路特征性能参数，并利用LS―SVM回归算法实现故障预测。实验结果表明，利用LS-SVM对电路输出平均电压与输出纹波电压的预测相对误差均低于2％，能够跟踪故障特征性能参数的变化趋势，有效实现电力电子电路故障预测。
