本发明公开了一种多特征优化融合的高压断路器故障诊断方法，所述方法包括：获取断路器分合闸过程中所发出的多组初始声音信号YS(t)和振动信号YZ(t)；对每组初始声音信号YS(t)和振动信号YZ(t)做去噪加权融合处理得到一组声音信号YS″(t)和振动信号YZ″(t)；采用K‑S检验法提取声音信号YS″(t)的特征向量；采用EMD经验模态分解法提取振动信号YZ″(t)的特征向量；将声音信号YS″(t)的特征向量和振动信号YZ″(t)的特征向量融合为一个特征矩阵样本；从特征矩阵样本中按比例选取正常及故障状态多种运行情况下的样本特征矩阵；基于FWA优化的SVM故障诊断模型，输入选取的样本特征矩阵得到故障诊断结果。本发明通过多传感器数据融合的概念，对数据加权融合有效消除噪声，使数据更接近于真实值，有效提高故障诊断的效果。