风电主轴承是安装在风力发电机组主轴端的关键部件，它们的突发故障可能造成巨大的经济损失。因此，风电主轴承是否能平稳地运转对维持整个风电机组的正常运行至关重要。而滚动轴承的疲劳寿命是一个统计指标，如何对轴承疲劳寿命进行可靠性评估对保证轴承安全可靠工作具有重要意义。
传统的疲劳可靠性评估方法主要有数值分析法、试验分析法、或数值分析与试验分析结合法。基于数值分析法，在缺少试验数据的情况下，提出了一种基于未完全失效数据的可靠性分析方法，在分析可靠度变化的三参数威布尔故障率函数的基础上，采用*大似然法和最小二乘法对其参数进行估计。应用 Bayes 方法，提出了一种基于虚拟信息构建的滚动轴承可靠性评估方法及模型，并利用形状参数先验信息评估了滚动轴承的可靠性。文献[4]基于产品零失效数据，提出一种不需要先验信息的可靠性分析方法，**发现了 Weibull 分布尺度参数的无偏估计量，证明了该估计量比传统 Bayes 方法得到的估计量有更好的统计性能。
提出了一种考虑性能退化的隐马尔科夫模型可靠性评估方法，利用退化-隐马尔科夫模型的状态概率得到可靠性曲线，并评估了 1.5MW 风力发电机组齿轮箱轴承的可靠性。
在有部分试验数据的前提下，基于蒙特卡洛模拟方法，建立概率损伤累积模型，评估了直升机变速箱轴承更换间隔由 2000 小时延长到 3000 小时的可靠度变化。
基于加速寿命试验和有限元仿真分析评估了高速列 车 转 向 架 构 架 的 疲 劳 寿 命 可 靠 性 。
应 用Smith-Watson-Topper （SWT）模型、蒙特卡洛模型模拟生成了涡轮盘疲劳寿命样本，采用混合威布尔分布模型对涡轮盘的疲劳寿命分布进行建模，提出了一种考虑寿命随机性的可靠性寿命预测方法。
目前，针对风电主轴端特大型轴承疲劳寿命可靠性分析评估的研究较少，且风电主轴承尺寸较大、试验周期长、成本高，常因缺少寿命试验数据而较难进行需要大量数据支撑的寿命可靠性评估的研究。
因此，采用数值分析法，在前期风电主轴承疲劳寿命预测研究的基础上，基于计算机数值仿真，模拟轴承疲劳寿命样本，根据 Weibull 分布对轴承的疲劳寿命分布进行建模，利用 Weibull 图估计法、统计学方法和自助法评估了Weibuull 分布特征参数，得到风电主轴承疲劳寿命与其可靠性指标的变化规律曲线。
