中介轴承所处工作环境复杂,易导致其故障频发,对航空发动机可靠性造成巨大威胁,高效准确地诊断出中介轴承实际状态,对航空发动机安全运行尤为关键。本文以基于多参数融合的中介轴承状态检测及故障诊断研究为课题,主要研究内容如下:首先,利用声发射多参数融合对轴承进行故障诊断,通过简单路径下轴承典型故障模拟试验获取健康轴承和不同损伤状态典型故障轴承的声发射信号,对其特征参数进行统计并分析发现,计数、撞击数在轴承故障诊断中更为敏感,可有效识别轴承典型故障,在整机条件下轴承故障检测试验数据中也得以验证,但在轴承不同损伤状态识别中效果不明显。其次,针对上述轴承损伤状态难识别问题,提出一种以声发射波形分析为基础,引入故障特征频率功率峰值与其相邻倍频间频带内平均功率比值的故障因子的轴承损伤状态识别方法。通过简单路径下轴承典型故障模拟试验进行验证,结果表明:引入故障因子作为轴承损伤状态指标,可有效区分典型故障轴承不同的损伤状态。最后,提出了一种基于偏度值（Skewness）-峭度值（Kurtosis）-排列熵（Permutation Entropy,PE）综合指标判决的中介轴承故障特征提取方法。对复杂路径下中介轴承典型故障模拟试验原始信号进行小波包分解,以Skew-Kurt-PE多参数融合作为综合指标进行筛选并重构信号后,可明显识别出特征频率及倍频的故障特征信息。通过外圈划伤和剥落故障中介轴承数据的重构信号分别计算出其故障因子并进行对比,验证了故障因子作为识别轴承损伤状态指标的可行性。