滚动轴承质量是轴承的基本属性，反映轴承的优劣程度。轴承振动、噪声及摩擦力矩是轴承质量性能的反映。基于轴承的质量时间序列的乏信息特性，结合数理统计理论和乏信息系统理论，研究滚动轴承质量时间序列参数估计问题。针对小样本和概率分布未知的乏信息问题，建立滚动轴承质量时间序列真值融合模型和模糊假设检验模型。　　1、结合数理统计理论和乏信息系统理论，提出乏信息条件下的轴承质量时间序列的真值融合方法。针对小样本和概率分布未知的乏信息问题，提出真值融合方法。真值融合方法将数理统计理论和乏信息系统理论进行有机结合，对滚动平均法，隶属函数法，最大隶属度法，滚动自助方法和算术平均法五种方法的估计真值进行融合，进而获得最终估计真值。为证明融合方法的有效性，首先获得大样本条件下的约定真值，然后采用真值融合方法进行多次融合，在一定的准则下，获得小样本条件下的最终估计真值。通过对圆锥滚子轴承的质量参数进行蒙特卡洛模拟和试验研究，证明本文提出的融合方法的适应性及有效性。　　2、首次提出假设检验和模糊集合理论的结合。通过对比乏信息系统理论和滚动轴承质量的国内外研究现状，并在现有的研究基础上，首次提出将数理统计理论中假设检验和乏信息系统理论中的模糊集合理论相结合用于滚动轴承质量时间序列的研究中。　　3、结合模糊集合理论和假设检验，建立乏信息条件下的滚动轴承质量时间序列的模糊假设检验模型。为解决乏信息条件下的时间序列评估问题，本文建立基于改进的模糊关系的模糊假设检验模型，该模型在小样本、概率分布和趋势规律均未知的条件下，能够应用经验置信水平来评估时间序列的演化。为验证模型的有效性，采用蒙特卡洛仿真和试验研究证明模型可以有效地评估平稳系统和非平稳系统的时间序列的历史演化。