模型预测剩余使用寿命
该剩余使用寿命一台机器的（RUL）是剩余的机器需要修理或更换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。
期限一生或在这里使用时间是指在你使用任何数量来衡量系统寿命来定义的机器的使用寿命。寿命的单位可以是量，例如行进的距离（英里），燃料消耗（加仑），重复周期执行，或时间，因为操作（天）的起始位置。同样时间演化可以指任何此类量的值的变化。
通常，可以通过开发可以基于时间演化或条件指示符值的统计性质，例如估计的模型估计的系统的RUL：
适合条件指标的时间演变，并预测这将是多久工况指示器跨越一些指示的故障条件阈值前一个模型。
一个条件指示符的时间演变从系统进行比较，以测得的或模拟的时间系列RAN故障模型。这样的模型可以计算出当前系统的最有可能的时间到失败。
从这些模型的预测结果统计估计与相关的不确定性。他们提供测试机的RUL的概率分布。您使用的模型可以是：
动态模型如您获得使用系统辨识工具箱™命令。有关这些模型的详细信息，请参阅RUL估计，使用鉴定模式或状态估值。
专门预测性维护工具箱™模型设计用于从不同类型的测量的系统数据的计算RUL。有关这些模型的详细信息，请参阅RUL估计使用RUL估算模型。
开发用于RUL预测模型是在算法设计过程的下一步骤识别许诺条件指示符之后（见条件指标监测，故障检测和预测）。因为你的模型开发利用状况指标值随时间的变化来预测RUL，这个步骤经常反复与识别条件指标的步骤。欲了解更多信息，请参阅对于剩余使用寿命预测功能选择。
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