本发明公开一种基于线性判别分析和支持向量机的断路器故障诊断方法，其首先通过在线监测装置采集断路器分合闸线圈电流作为故障诊断的数据样本，包括正常运行时的数据样本和故障时的数据样本；然后从m个数据样本中提取y个特征量，形成m行，y列的数据样本X，并对数据样本进行标准化，形成n行，y列的原始特征矩阵R；再利用LDA算法对原始特征矩阵进行映射变换，形成具有m行，k列的变换后特征矩阵R’，同时得到变换函数的系数矩阵W；再利用将变换后特征矩阵R’作为支持向量机的训练数据集，优化其内部参数；最后基于LDA和支持向量机的模型，对断路器故障进行智能诊断。本发明算法精度高，可为电力系统的可靠性和稳定性提供保障。