滚动轴承在旋转机械中起着关键性作用，但同时也是易损部件。如果滚动轴承发生故障就会影响整个设备的性能，有时甚至会导致灾难性事故。因此尽可能早的、准确的诊断出故障，对实际生产有着重要的意义。　　当滚动轴承出现故障时，故障信号常常被淹没在强的噪声中，故障特征难提取。针对这一问题，本文提出了一种基于 EEMD与高阶谱滚动轴承故障诊断方法。主要研究内容如下：　　(1)研究了信号中的二次相位耦合现象，利用高阶谱中的双谱提取信号中因二次相位耦合产生的非线性特征判断故障。将双谱分析用于滚动轴承的故障诊断中，实验结果表明双谱分析可以诊断出轴承故障。虽然双谱分析可以有效的抑制高斯噪声但是对于非高斯噪声却无能为力，故障信号的三维图谱比较杂乱，因此很难准确、直观的判断出故障特征频率。　　(2)针对高阶谱对非高斯噪声不敏感这一问题，本文运用EEMD降噪方法进行降噪处理。通过对 EMD与 EEMD进行抗模态混叠对比，结果表明 EEMD的分解效果更好，可以有效克服 EMD分解中的模态混叠问题。选取 IMF分量时，根据相关系数大小选取的IMF分量可以有效的去除信号中的低频干扰；根据峭度值的大小选取的IMF分量突出了信号中的高频冲击成分，并通过实际的故障信号进行了验证。　　(3)提出了 EEMD降噪与1(1/2)维谱的滚动轴承故障诊断方法。通过对故障信号进行 EEMD降噪，有效的去除信号中的低频干扰成分，突出了信号中的高频共振成分，通过包络解调方法将调制的高频段信号搬移到低频段，最后运用1(1/2)维谱对二次相位耦合敏感的特性，准确地提取出轴承的故障特征。通过对滚动轴承内、外圈实验结果表明本文提出的方法比传统的包络谱有更好的优势，可以更准确、直观地提取出故障特征频率。