针对煤矿配电网电压暂降信号特征提取困难和辨识准确率低的问题，应用小波熵结合支持向量机SVM（support vector machine）建立故障辨识模型，以故障信号的小波熵测度来表征故障特征,对电压暂降信号进行小波多分辨分析,选取采样序列的高频系数分量，计算其小波系数熵和小波时间熵，作为特征向量输入SVM， 使故障信号特征更加明显，对故障源进行自动分类辨识。结果表明,与小波结合BP神经网络方法比较，无论在训练时间上还是在辨识准确率方面均有明显优势。