针对复杂环境下高压断路器故障诊断算法的准确率和泛化性问题，提出一种声纹及振动熵特征联合的GWO-KFCM故障诊断算方法。首先，对声音信号进行广义S变换，提取反应声纹的盒维数、方向度和对比度纹理特征；对振动信号进行变分模态分解（VMD），计算信号的排列熵。最后，构造联合特征向量送入模糊核C—均值聚类（KFCM）学习训练，利用灰狼优化（GWO）算法优化KFCM初始聚类中心，对训练样本进行预分类后输入SVM，辨识操动机构运行状态。结果表明，声纹及振动熵特征联合的GWO-KFCM故障诊断方法充分利用声振信号互补优势，对实验样本总体诊断准确率达到了100%，并且有较好的泛化能力。