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为提高汽车齿轮箱典型故障的诊断效率和准确性,提出一种基于概率神经网络的齿轮箱故障诊断方法。通过对某型齿轮箱的实验采集齿轮箱在正常状态、齿根裂纹和断齿状态下的振动信号,经过数据处理得到样本数据后输入概率神经网络模型,通过交叉验证并与BP神经网络对比的结果表明:概率神经网络能准确地识别出齿轮箱典型故障,且与BP神经网络相比,诊断准确率更高、诊断速度更快。