制造业のAIxIoT化を実现する「スマートファクトリー」化等に伴い，予知保全への关心が日々高まっています。
予知保全により，机器の状态を监视して，将来の机器の故障を防ぐことができます。机器のセンサーからのデータを使用して，分类，回帰，および时系列分析を用い，故障の根本原因を特定，故障発生までの时间を予测できます。また，复雑な机械の问题を特定し，修理または交换が必要な部品を特定するのに役立ちます。これにより，ダウンタイムを最小限に抑え，机器の存続期间を最大限に延ばすことができます。
この电子书は,MATLAB®による予知保全アルゴリズムの开発を开始できるように，用语を说明し，例やチュートリアル，评価版ソフトウェアへのアクセスを提供します。
电子书をダウンロードして，次の内容を学习します。
セクション1：MATLABによる予知保全の概要
予知保全が事後保全や予防保全などの戦略とどのように異なるかを学習します。データの取得と前処理,特徴抽出,異常検知,機械学習モデルの学習による故障予測などの予知保全ワークフローの手順を学びます。
セクション2:MATLABで状態インジケーターを抽出
さまざまな障害タイプを分類するために,データから顕著な特徴を抽出し,特徴抽出により,機械学習モデルを学習させる方法を学びます。信号ベースの手法を使用した特徴抽出では,時間領域,周波数領域,時間周波数領域の特徴を使用して,データから状況インジケーターを算出することができます。
セクション3：matlabによるによる耐用时间のの
システムの残存耐用时间（类似性，生存，および劣化）を予测するためのさまざまな推定モデルを学习します。使用可能なデータとシステム情报に基づいて，どのRULモデルがシステムに适しているかを调べます。
