En este documento, se propone un método de evaluación y predicción de fiabilidad basado en señales de vibración de rodamientos, que combina la Desconvolución Ciega Cicloestacionaria Adaptativa (ACYCBD) y la Máquina de Vectores de Relevancia de Núcleo Mixto AdaBoost (AdaBoost-MKRVM). Primero, los parámetros de CYCBD se optimizaron mediante el algoritmo de optimización Ivy para mejorar el efecto de reducción de ruido, luego se extrajeron características multidimensionales y se redujo la dimensionalización mediante PaCMAP. Con base en las características de reducción de dimensionalidad, se utilizó regresión logística para evaluar la fiabilidad, y se combinó AdaBoost-MKRVM para predecir la fiabilidad. Los resultados experimentales muestran que el error absoluto medio (MAE) del método propuesto en el conjunto de datos de vida útil del rodamiento de la Universidad Jiaotong de Xi"an es de 0.052, lo cual es mejor que el método tradicional, y proporciona una nueva idea para la predicción del rendimiento de rodamientos de rodillos.