Los métodos estadísticos tradicionales generalmente se refieren a métodos de investigación basados en estadísticas clásicas y teoría de la probabilidad. La base teórica importante es el teorema de los números grandes y el teorema del límite central. Requiere una gran cantidad de datos experimentales, una gran cantidad de variables aleatorias y un pequeño impacto en la población. Tiene independencia mutua; El método de entropía de información requiere que se conozca la distribución o frecuencia de probabilidad del sistema, y también requiere un número limitado de datos. Cuando la distribución de probabilidad es desconocida y los datos son pequeños, el error de inferencia es muy grande; la confianza de la predicción teórica del sistema gris no se puede determinar de antemano Por lo tanto, el resultado de la predicción es incierto y, al mismo tiempo, la secuencia de datos original es demasiado estricta, es decir, el pronóstico gris tiene un área restringida y algunos problemas difíciles surgirá en el pronóstico dinámico; El principal problema de la teoría de conjuntos difusos es que la distribución de probabilidad es desconocida. El establecimiento de la función de membresía del sistema y la selección del grado de membresía son muy difíciles; El método bayesiano requiere que se conozca la función de distribución de probabilidad o el valor de frecuencia. Sin esta información, el valor empírico no se puede obtener con precisión, y el error de su resultado de inferencia puede ser muy grande; El método de autoayuda Basándose completamente en la representatividad de la muestra inicial para la población de distribución, los resultados del muestreo simulado no serán más creíbles, especialmente en la falta de información sobre el estado de las muestras pequeñas, los resultados concluyeron que el La fiabilidad es baja.
La investigación anterior muestra que un método único es difícil de resolver eficazmente el problema de la falta de información. Cada método tiene ventajas y limitaciones. Si puede integrar eficazmente múltiples métodos, aproveche al máximo las ventajas de un único método, abandone las desventajas de un único método y use razonablemente el método de fusión. Puede obtener información sobre diferentes lados y ángulos. Xia Xintao y otros 147.30 han trabajado mucho en el análisis del rendimiento de los rodamientos a este respecto, y también han proporcionado una buena idea para la solución de los problemas de evaluación del rendimiento de los rodamientos.