断路器是电力系统设备中至关重要的一环。断路器在运行过程中如果出现故障,直接威胁电网的稳定运行,对社会的经济发展带来隐患,因此对于断路器的可靠性有着非常严苛的要求。断路器振动信号包含着丰富的机械运行状态特征,传统的时频分析技术由于一些固有原因往往不能精确的获取振动信号中的特征参量,需要更加快速、精确的故障诊断方法代替。首先,本文以Z65型断路器作为对象,搭建硬件平台,主要采集了拒分、拒合、机构卡滞、基座螺栓松动以及正常运行状况下的振动信号,用作后续特征提取以及故障识别使用。其次,本文以经验模态变换(Empirical Mode Decompositon,EMD)作为对比,为了解决模态混叠等固有问题,改善信号高频特征的提取性能,提高故障识别速度,本文提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的断路器故障诊断方法。利用弗雷歇距离和VMD的改进方法对断路器不同故障类型的振动信号进行分解处理,避免产生过分解,并得到数个具有中心频率和有限带宽的模态;其次,求取每个模态的奇异值作为输入相关向量机(RVM)的特征向量。最后,通过与基于经验模态分解的故障诊断方法和支持向量机(SVM)结合的方法对比,本文方法表现出更好的特征提取性能,有效地提高了断路器机械故障诊断的正确率和识别速度,在微弱故障的检测上也有更精准的表现。