预测维护工具箱™可让您标记数据，设计条件指示灯，并估算机器的剩余使用寿命（RUL）。

工具箱提供了使用基于数据和基于模型的技术的探索，提取和排序功能的功能和交互式应用程序，包括统计，光谱和时序分析。您可以通过使用频率和时频方法从振动数据中提取特征来监测旋转机器的健康，例如轴承和齿轮箱。为了估算机器的失败时间，您可以使用生存，相似性和基于趋势的模型来预测rul。

您可以分析和标记从本地文件，云存储和分布式文件系统导入的传感器数据。您还可以标记从Simulink生成的模拟故障数据万博1manbetx^®楷模。工具箱包括电机，齿轮箱，电池和其他机器的参考示例，可以重复使用用于开发自定义预测性维护和状态监测算法。