滚动轴承广泛应用于旋转机械中,其运转状态直接影响机械设备的性能,因此,研究其诊断方法具有较强的实际意义。当滚动轴承发生故障时,内部零部件之间会产生碰撞导致信号中出现大量的冲击响应成分,进而信号的幅值和频率结构发生显著变化,鉴于此,本文将听觉显著模型方法引入到滚动轴承故障特征提取中,主要完成以下工作:（1）为准确识别冲击响应成分所占据的频带,借鉴人耳听觉系统对突发信号的响应特性,提出了基于特异性强度和GT滤波的频带筛选方法,实验验证表明,利用所提方法筛选出来的频带能够获得更清晰的包络谱,对提高滚动轴承故障诊断的准确性具有一定作用。（2）提出了一种改进的听觉显著模型并应用于冲击响应信号的提取中,所建模型使用多尺度一维高斯滤波、多尺度二维高斯滤波以及跨尺度整合等算法。该模型综合一维和二维高斯滤波结果,很好的模拟了人耳的时频感受野,相比传统的显著模型,它对冲击响应的表达更加清晰,能够消除基线漂移现象。实验验证表明,所建模型具有良好的应用效果。（3）为有效提取出冲击响应信号,提出了一种改进的双耳听觉显著模型。所建模型利用特异性时频掩蔽方法对多路信号进行时频段提取和筛选,之后经融合得到多路信号中共有的冲击响应成分。实验验证表明,所建模型可增强信号中突变信息的显著性。（4）基于听觉显著谱和主元分析法对滚动轴承内圈、外圈和滚动体损伤故障的可分性进行检验。检验结果表明,当损伤部位不同时,滚动轴承振动信号的显著谱具有不同的形态特征,说明不同故障会导致的不同冲击响应成分,它们的频率结构存在区别,为扩展滚动轴承故诊断思路提供一定的参考依据。（5）建立了一种故障滚动轴承动力学模型,仿真分析了正常状态、内圈、外圈和滚动体故障响应,分析结果表明,当滚动轴承出现不同故障时,响应信号中的冲击响应成分具有不同的共振峰形态和频率结构特征,其与实验结果相接近。