针对有效利用多通道数据进行准确、灵敏的故障诊断的问题,研究了一种基于遗传算法的耦合隐马尔科夫模型的故障诊断方法。该方法是通过遗传算法优化耦合隐马尔科夫模型参数,以优化参数后的耦合隐马尔科夫模型拟合设备各状态数据建立状态模型库,再计算待诊断信号的极大似然概率值判断设备状态。通过对滚动轴承6种状态实验数据的分析,表明遗传算法能对耦合隐马尔科夫模型参数进行有效优化,且这种基于遗传算法参数优化的耦合隐马尔科夫模型能准确、灵敏地进行故障诊断,且能以极少量数据识别出状态变化。相比于传统故障诊断方法,该方法可不进行特征提取直接建立诊断模型,简化了诊断流程且能更好利用隐马尔科夫模型对状态转变敏感的特性。