预测性维护使您可以监控设备运行状况，以避免在操作期间发生故障。它使用来自设备传感器数据的预测算法来估计设备何时会出现故障。它还可以精确地指出复杂机械中问题的根本原因，并帮助您确定需要维修或更换的部件。这样，您可以最大限度地减少停机时间并延长设备使用寿命。
这本电子书将帮助您开始使用MATLAB进行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:用MATLAB介绍预测性维护
了解预测性维护与被动维护和预防性维护等策略的不同之处。介绍预测性维护工作流程的步骤，如获取和预处理数据、特征提取和训练机器学习模型。
第2节:用MATLAB提取条件指标
学习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，以分类不同的故障类型。
第3节:使用MATLAB估算剩余使用寿命
学习不同的评估模型来预测系统的剩余使用寿命:相似性、存续和退化。根据现有的数据和系统信息，找出适合您系统的RUL模型。
