摘要：小型断路器作为一种终端电器,是配电网中最重要的开关电器之一,若发生故障将会严重影响用户的人身和财产安全。传统BP神经网络故障诊断准确率低,为了提高小型断路器故障诊断的准确率,研究了一种基于概率神经网络(PNN)的小型断路器故障诊断方法。以小型断路器三相不同期故障为研究对象,将振动信号处理后产生的样本数据作为输入,通过PNN网络进行故障诊断。仿真结果表明:基于PNN的小型断路器故障诊断模型具有准确率高、诊断速度快、样本追加能力强等优点,具有良好的工程应用前景。