随着国内的经济快速的发展、城市化的建设也日益加快,使用电缆的范围也逐渐增多,布局也变得更加复杂,使得电缆出现故障的频率逐渐增加、种类逐渐增多。其中最容易产生的故障是由于电缆栓接松动产生的电火花故障,如不及时控制,将发展为故障电弧,进而导致经济损失严重,甚至威胁到人身安全。因此,快速、准确的检测电缆螺栓连接松动产生的电火花故障并及时采取相应措施具有重大的意义。本文开展了电缆栓接松动产生电火花故障的研究工作,研究电缆栓接松动产生的电火花特性,由于电火花是产生故障电弧的前一阶段,可以将电火花看作瞬时小电弧,因此本文也介绍了电弧的特性。同时,为了研究电火花故障检测的方法,本文研制了电缆栓接松动的电火花发生装置,并在不同回路电流、不同回路功率因数以及螺栓不同松动程度的条件下,分别进行了大量的实验,同时通过数据采集卡收集大量的实验数据,并创建相关的数据库,为下一步对数据的分析奠定了基础。为找出不同实验条件下发生电火花故障与正常状态时电流的特性以及它们相互之间的区别,本文利用小波包能量熵和概率神经网络相结合的方法,对接触电流进行研究并对螺栓松动产生的电火花故障进行判别。分析结果表明,采用小波包能量熵算法能够有效提取电缆栓接松动电火花故障时刻电流的特征,把该特征作为概率神经网络(PNN)的输入,可以有效识别配电网络或者线路中是否发生了电缆松动电火花故障。