预测性维护允许您监视设备运行状况，以避免在操作期间发生故障。它使用来自设备传感器的数据的预测算法来估计您的设备何时会失效。它还可以确定复杂机械中问题的根本原因，并帮助您确定哪些部件需要维修或更换。这样，您可以减少停机时间，最大化设备寿命。
这本电子书将帮助你开始使用MATLAB开发预测性维护算法®通过解释术语和提供对示例、教程和试用软件的访问。
阅读这本电子书了解以下内容:
第1节:用MATLAB介绍预测性维护
了解预测性维护与反应性维护和预防性维护的不同之处。详细介绍预测性维护工作流程的步骤，如获取和预处理数据、特征提取和训练机器学习模型。
第二节:用MATLAB提取条件指标
学习如何从数据中提取独特的特征，并使用提取的特征训练机器学习模型，以分类不同的故障类型。
第三节:用MATLAB估计剩余使用寿命
了解预测系统剩余使用寿命的不同评估模型:相似性、存活和退化。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。
