对于剩余使用寿命预测功能选择
对于可靠的剩余使用寿命（RUL）的估计，你想它随时间变化是观察到的，可靠的，可衡量的方式与系统降解过程连接状态指示灯。该剩余使用寿命机器的剩余时间机器需要维修或更换之前的预期寿命或使用时间。从预测系统数据的剩余使用寿命的预测维护算法的中心目标。
在您确定条件指标（见条件指标监测，故障检测和预测时），选择有用条件指示符出所有可用的功能是构建可靠RUL预测模型的下一步骤。
预测性维护工具箱™提供了准确的预测RUL三个特征选择指标：单调性，trendability和prognosability。这些度量排名上的刻度从0到1，一种较高等级的特征轨迹更可靠，因此测距降解过程所识别的条件的指标，是更理想的训练RUL预测模型。
单调性表征功能作为系统的演进对待失败的趋势。作为一个系统逐渐拉近到达失败，合适的条件指示符具有单调的正或负的趋势。欲了解更多信息，请参阅
单调性。Prognosability是一个特征中的相对于它的初始值和最终值之间的范围内失效变异性的度量。更prognosable特征具有相对于它的初始值和最终值之间的范围内故障少的变化。欲了解更多信息，请参阅
prognosability。Trendability提供了在多个运行至故障实验测得的特征的轨迹之间相似性的量度。候选条件指示器的Trendability被定义为测量值之间的最小绝对相关。欲了解更多信息，请参阅
trendability。
除了使用这些功能在命令行中，你可以将这些功能选择度量诊断功能设计通过选择预后排名选项。
使用所选择的特征来训练适当的RUL估计模型是在算法设计过程的下一步骤。有关详细信息，请参阅模型预测剩余使用寿命。
也可以看看
单调性|prognosability|trendability
相关话题
您还可以选择从下面的列表中的网站：
