通过预测性维护，您可以监测设备运行状况，以避免未来在运行过程中发生故障。预测性维护使用预测性算法分析来自设备传感器的数据，估计您的设备何时会发生故障。它还可以查明复杂机械发生问题的根本原因，并帮助您确定需要维修或更换的部件。借助预测性维护，您可以最大限度地缩短停机时间并延长设备寿命。
本电子书将为您讲解术语，并为您提供示例、教程和试用软件，帮助您快速入门以使用 matlab® 开发预测性维护算法。
下载此电子书并了解：
第 1 部分：使用 matlab 进行预测性维护简介
了解预测性维护、响应式维护和预防性维护等策略的区别。逐一了解预测性维护工作流程步骤，例如获取和预处理数据、特征提取以及训练机器学习模型。
第 2 部分：使用matlab 提取状态指示器
了解如何从数据中提取独特的特征，并使用提取的特征训练机器学习模型，以对故障进行分类。
第 3 部分：使用 matlab 预估剩余使用寿命
了解用来预测系统剩余使用寿命 (rul) 的各种估计模型：相似性、生存和退化。根据已有的数据和系统信息找出适合系统的 rul 模型。