预测性维护使您可以监视设备的运行状况，以避免在运行期间发生未来的故障。它使用预测算法和来自设备传感器的数据来估计你的设备何时会故障。它还能查明复杂机械中问题的根本原因，并帮助您确定哪些部件需要修理或更换。通过这种方式，您可以最小化停机时间，最大化设备寿命。
这本电子书将帮助你开始用MATLAB开发预测维护算法®通过解释术语并提供对示例、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等策略的区别。介绍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。
第二节:用MATLAB提取条件指标
学习如何从数据中提取不同的特征，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估算剩余使用寿命
了解不同的评估模型，以预测系统的剩余可用寿命:相似性、生存期和退化期。根据已有的数据和系统信息，找出适合您的系统的RUL模型。
