预测性维护允许您监视设备运行状况，以避免在运行期间发生故障。它使用来自设备传感器的数据的预测算法来估计设备何时会出现故障。它还能查明复杂机器出现问题的根本原因，帮助您确定哪些部件需要维修或更换。通过这种方式，您可以最小化停机时间并最大化设备寿命。
这本电子书将帮助您开始与MATLAB的预测性维护算法开发®通过解释术语并提供示例、教程和试用软件。
阅读这本电子书了解:
第1节:MATLAB预测维护的介绍
了解预测性维护与反应性维护和预防性维护等策略有何不同。通过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MATLAB条件指标提取
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来分类不同的故障类型。
第3节:用MATLAB估计剩余的使用寿命
学习不同的评估模型来预测系统的剩余有用寿命:相似性、生存和退化。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。
