预测剩余使用寿命的模型
这剩下的使用寿命（RUL）机器是机器需要修理或更换前剩余的预期寿命或使用时间。预测系统数据的剩余使用寿命是预测维护算法的核心目标。
术语寿命或者在这里使用时间是指根据您用于测量系统寿命的任何数量的机器的使用寿命。寿命单位可以是数量，例如行驶的距离（英里），消耗燃料（加仑），重复循环，或自操作开始以来的时间（天）。相似地时间演变可以意味着任何此类数量的值的演变。
通常，您通过开发可以基于条件指示符值的时间演变或统计特性来执行估计的模型来估计系统的rul，例如：
适合条件指示符的时间演变的模型，并预测在条件指示符交叉指示故障条件的一些阈值之前将多长时间。
一种模型，可以将条件指示器的时间演变与从运行到故障的系统的测量或模拟时间序列进行比较。这种模型可以计算当前系统的最可能的失败时间。
这种模型的预测是具有相关不确定性的统计估计。它们提供了试验机RUL的概率分布。您使用的模型可以是：
一种动态模型，例如使用System Idectent Toolbox™命令获得的模型。有关此类模型的更多信息，请参阅RUL估计使用识别的模型或状态估计。
专门的预测维护工具箱™型号，用于从不同类型的测量系统数据计算RUL。有关这些模型的更多信息，请参阅RUL估计使用rul估计模型。
开发RUL预测模型是识别有前途的条件指标后算法设计过程中的下一步（见监测，故障检测和预测的条件指示器）。由于您开发的模型使用条件指示值值的时间演变来预测RUL，因此该步骤通常迭代识别条件指示符的步骤。有关更多信息，请参阅用于剩余使用寿命预测的功能选择。
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