经典谱估计方法，是信号处理学科，以及故障诊断领域中非常重要、非常常用的方法。经典谱估计是基于傅里叶变换的，对于样本数据之外的数据假设为零进行谱估计，得到的谱估计与真实谱并不是一致估计；经典谱估计方法由于受到窗函数的影响，导致处理得到的频谱图，其谱分辨率低，方差性能差。旧方法的不足必然会诱导出新的方法，因此很多专家学者开始研究，分辨率更高的谱估计方法，现代谱估计方法得以出现。对于经典谱估计或者是现代谱估计，都是基于单源信号进行采集处理，便很容易引起误判，造成严重后果。基于同源全信息融合技术的全矢谱分析方法，可以有效对同源双通道信号，进行信息融合，其计算简单、快速且稳定，能够真实地、完全地反应设备当前的运行振动状态。本文结合现代谱估计和全矢谱技术的优点，研究新的故障诊断的方法——全矢最大熵倒谱分析方法，是以全矢谱技术为基础，通过最大熵谱估计进行倒频谱的分析，在故障诊断中应用。主要工作如下：1.介绍了现代谱估计： AR模型谱估计和最大熵谱估计；介绍了全矢谱技术的基本理论：全矢谱技术不仅可以有效融合双通道数据，还能够传统的谱估计方法（倒频谱、最大熵等），进行有效地结合提出一些新的方法。2.研究全矢最大熵倒谱分析方法：根据倒频谱的定义及全矢谱技术的成熟发展应用，结合基于AR模型的最大熵谱估计的高分辨率，研究了全矢最大熵倒谱分析方法，通过实验验证新方法的有效性及相比传统方法新方法得到的谱图具有更高的分辨率。3.研究最大熵倒谱分析方法其它形式：基于熵倒谱的思路，对于全矢最大熵倒谱分析方法的其它形式进行了深入探讨，给出了基于功率倒频谱的三种全矢最大熵倒谱分析方法的形式及计算公式，通过实验验证了它们的有效性。4.研究了基于双通道数据的AR模型的阶次选取的实用性问题。AR模型阶次选取是进行谱估计的关键，通过实验探讨了基于双通道数据的AR模型的阶次选取的实用性问题，给出了具有一定参考价值的经验公式。