轴承寿命评估就是指对轴承使用早期、中期、晚期剩余寿命进行预测评估的行为。我们对轴承早期寿命估算的目的是帮助我们计算出机械设备部件的使用时间，中期寿命评估目的是避免设备在运行时因轴承问题产生故障，通过机械轴承部件的检测实现寿命估算。 晚期寿命评估目则是针对超过了轴承预定的寿命， 通过预测来评估还能够使用多少时间。

    那么我们应该通过什么方法来正确预测评估轴承寿命呢？近些年来，轴承寿命评估方法呈现;百家争鸣;的现象，各种方法评估方法被研究出了。博恩德检测在总结以往轴承寿命评估案例，为大家介绍以下三种常见方法。分别为统计寿命评估方法、智能寿命评估方法、信息融合寿命评估方法。

   (1)统计寿命评估方法

    统计寿命评估方法是基于统一校正学的一种，包含回归分析和时间序列分析等。 其中，回归分析方法主要对研究对象与相关影响因素的因果关系进行研究，前者为因素变量，后者为参数，将得到的实验数据与可行的统一校正学方法结合起来实现寿命预测。该法主要用于解决相对简单的轴承问题的 ，对于相对复杂的退化特征预测评估效果不好。 自回归(AR )模型基于时间序列分析和预测。 记录系统过去的一些时间值，以一定的方式取得当前系统的预测值。 然后进行数据处理，得到必要模型的最高次侧以及必要的残奥仪表。 最后，对未来的系统状态进行评价。 AR模型具有残奥仪表识别简单、实时性好、复杂度低的优点。 经过近年的发展，基于AR，很多研究者提出了自回归动平均模型(ARMA )等模型。

   (2)智能寿命评估方法

    智能寿命评估方法分为神经网络主导的寿命评估方法和根据专家多年的经验积累的专家系统寿命评估方法两类。 神经网络是近年来较为火热的寿命评估方法，通过大量样本训练神经网络，得到适当的权重和阈值，建立预测模型，进行剩余寿命的预测。 它可以在信息不完整的情况下，提取性能恶化的信息进行学习训练，找出剩余的寿命预测规律。 神经网络非映射能力强，理想情况下可近似任意非线性函数，能很好地估计设备的实际运行状况。 但是，构筑合理的网络结构是困难的，而且需要大量的性能劣化的样本数据，存在训练时间过长，收敛速度慢等问题。 专家寿命评估方法根据技术人员大量的理论知识和经验，进行剩余寿命的估计方法。 主要用于解决设备过于复杂、没有相应的模型、没有正确数字的问题。 这就要求专家具有长期的评估经验，专家之间的标准认知可能不同，结果的偏差也不同。

   (3)信息融合寿命评估方法

    信息融合寿命评估方法是当前在该领域中使用各种寿命评估方法进行融合的预测技术。 优点是发挥不同类型方法的各自优点，取长补短。 在实际应用中，融合建模的基本思路是：对物理模型进行动态参数识别，将数学模型构建为退化建模和剩余寿命评估的物理模型。 数据驱动的特征提取、退化模式匹配与模型方法结合。 选定的模型方法作为数据驱动方法的初始条件或辅助模型进行学习和培训。 元件级、零件级、系统级采用不同特征的评估算法，然后将低层级和高层级算法或模型融合， 多个评估方法结果的融合或组合。