预测维护工具箱
设计和测试条件监控和预测维护算法
预测维护Toolbox™提供了用于标记数据，设计条件指标以及估算机器剩余使用寿命（RUL）的工具。您可以分析和标记从本地文件，云存储和分布式文件系统导入的机器数据。您还可以标记Simulink生成的模拟故障数据金宝app®楷模。
信号处理和动态建模方法基于光谱分析和时间序列分析等技术，可让您进行预处理数据并提取可用于监视机器状况的功能。为了估算机器的失败时间，您可以使用生存，相似性和基于趋势的模型来预测RUL。
该工具箱包括电动机，变速箱，电池和其他机器的参考示例，这些示例可重复用于开发自定义预测性维护和状况监测算法。
入门
了解预测维护工具箱的基础知识
管理系统数据
导入测量数据，生成模拟数据
预处理数据
清洁和转换数据以准备提取条件指标
确定条件指标
探索数据以识别可以指示系统状态或预测未来状态的功能
检测和预测故障
火车决策模型以进行状态监控和故障检测；预测剩余的有用生活（RUR）
部署预测维护算法
实施和部署条件监测和预测维护算法
您还可以从以下列表中选择一个网站：
美洲
- AméricaLatina（Español）
- 加拿大（英语）
- 美国（英语）
