通过预测性维护，您可以监控设备的运行状况，以避免将来在运行期间出现故障。它使用来自设备传感器的数据的预测算法来估计设备何时会出现故障。它还可以查明复杂机械中问题的根本原因，并帮助您确定需要维修或更换的零件。这样，您可以最大限度地减少停机时间并延长设备寿命。
本电子书将帮助您开始使用MATLAB开发预测性维护算法®通过解释术语并提供示例、教程和试用软件。
阅读本电子书了解：
第1节:MATLAB预测维护的介绍
了解预测性维护与反应性维护和预防性维护等策略的区别。演练预测性维护工作流步骤，如获取和预处理数据、特征提取和训练机器学习模型。
第2节：用MATLAB提取条件指标
了解如何从数据和培训机器学习模型中提取独特功能，提取的功能用于分类不同的故障类型。
第3节：使用MATLAB估算剩余使用寿命
学习不同的评估模型来预测系统的剩余有用寿命:相似性、生存和退化。根据可用的数据和系统信息，找出哪个RUL模型适合您的系统。
