Predictive Maintenance Toolbox™. 預測性維護工具箱
Introduction
Predictive Maintenance Toolbox™ 提供許多工具，讓您用來對資料進行標記，設計狀態指標以及機器的剩餘使用壽命(RUL)。
您可以將電腦/雲端儲存的文件和分散式文件儲存系統匯入之機器數據進行分析和標記。您也針對Simulink模型產生的模擬故障數據進行標註。
利用頻譜分析及時間序列分析技術所建構的訊號處理及動態建模方法，可讓您預先處理數據資料以及抽取可用來監測機器狀態的特徵。為了估算機器的故障時間，您可以使用survival, similarity, 和 trend-based 模型來預測機器的剩餘使用壽命(RUL)。
此工具箱包含針對引擎、變速箱、電池及其他工具可引用的範例，這些範例可用來自由修改成客製化的預測性維護及狀態監測演算法
本工具箱使用需搭配MATLAB、Signal Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox、System Identification Toolbox。 建議搭配 Text Analytics Toolbox 、Simulink 、Neural Network Toolbox