最小熵解卷积（MED）是旋转机械故障诊断领域广泛应用的有效方法，它可以从噪声中提取微弱的故障冲击成分。然而它的有效性依赖于滤波长度的选取，目前，针对MED滤波长度的自动选取并没有明确有效的方法，往往需要人为经验选择。因此，在MED的算法基础上，通过结合自相关函数，提出了一种MED最优滤波长度选择的新方法，该方法构建了一个能量判定标准来衡量输出信号的周期性，从而自适应的确定MED的最优的滤波长度以实现提升微弱故障信号中的周期脉冲成分，避免MED方法容易出现最大化单一随机脉冲现象的发生。该方法应用于滚动轴承故障微弱冲击特征提取，并利用两个实例进行了有效性验证：基于辛辛那提试验中心的滚动轴承全寿命疲劳加速试验; 带机匣的航空发动机转子试验器模拟远离轴承振动源的故障试验。结果表明，所提方法可以消除传递路径影响，提升微弱冲击周期性特征，并且与最大相关峭度解卷积（MCKD）方法相比，诊断结果更具优势。