1.一种基于断路器声学指纹的机械状态诊断系统，包括多个断路器，其特征在于，所述基于断路器声学指纹的机械状态诊断系统包括：多个声波信号采集模组，与多个断路器一一对应，用于采集多个断路器的声波信号，其中，每个声波信号采集模组包括两个声波采集装置，两个声波采集装置对称设置且与对应断路器中心的距离值相等；处理中心，与多个声波信号采集模组通信连接，用于接收多个声波信号采集模组采集到的多个断路器的声波信号，并根据多个断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断；所述处理中心包括预处理模块，用于接收到的多个断路器的声波信号进行预处理；所述预处理模块包括：第二滤波单元，用于通过比较多个声波信号采集模组采集到的多个断路器的声波信号的相似度对接收到的多个断路器的声波信号进行筛选处理；所述第二滤波单元包括：采样子单元，用于采集每一个断路器的声波信号的多个幅值；拟合子单元，用于根据断路器的声波信号的多个幅值对对应断路器的声波信号进行拟合以获取拟合曲线，其中，每个声波信号采集模组所采集到的某一个断路器的声波信号包括两条拟合曲线；筛选子单元，用于计算并判断每个声波信号采集模组所对应的两条拟合曲线之间距离值是否小于预设阈值，若是，则筛选剔除相似度小于预设阈值的两条拟合曲线所对应的断路器的声波信号，若否，则根据相似度大于或等于预设阈值的两条拟合曲线所对应的断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断。
2.如权利要求1所述的一种基于断路器声学指纹的机械状态诊断系统，其特征在于，所述处理中心还包括：故障识别神经网络模型，用于根据预处理后的多个断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断。
3.如权利要求2所述的一种基于断路器声学指纹的机械状态诊断系统，其特征在于，所述预处理模块还包括：第一过滤单元，用于对接收到的多个断路器的声波信号进行滤波降噪以及放大处理。
4.一种基于断路器声学指纹的机械状态诊断方法，其特征在于，所述基于断路器声学指纹的机械状态诊断方法包括如下步骤：S1，采集多个断路器的声波信号；S2，处理中心接收多个声波信号采集模组采集到的多个断路器的声波信号；S3，处理中心根据多个断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断；在步骤S3中，处理中心根据多个断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断的具体方法包括如下步骤：S30，对接收到的多个断路器的声波信号进行预处理；对接收到的多个断路器的声波信号进行预处理的具体方法包括如下步骤：通过比较多个声波信号采集模组采集到的多个断路器的声波信号的相似度对接收到的多个断路器的声波信号进行筛选处理；通过比较多个声波信号采集模组采集到的多个断路器的声波信号的相似度对接收到的多个断路器的声波信号进行筛选处理的具体方法包括如下步骤：采集每一个断路器的声波信号的多个幅值；根据断路器的声波信号的多个幅值对对应断路器的声波信号进行拟合以获取拟合曲线；计算并判断每个声波信号采集模组所对应的两条拟合曲线之间距离值是否小于预设阈值，若是，则筛选剔除相似度小于预设阈值的两条拟合曲线所对应的断路器的声波信号，若否，则根据相似度大于或等于预设阈值的两条拟合曲线所对应的断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断；其中，每个声波信号采集模组所采集到的某一个断路器的声波信号包括两条拟合曲线，每个声波信号采集模组包括两个声波采集装置，两个声波采集装置对称设置且与对应断路器中心的距离值相等。
5.如权利要求4所述的一种基于断路器声学指纹的机械状态诊断方法，其特征在于，在步骤S3中，处理中心根据多个断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断的具体方法还包括如下步骤：S31，根据预处理后的多个断路器的声波信号对断路器的机械状态进行实时诊断。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求4-5任一项所述的基于断路器声学指纹的机械状态诊断方法。
