新的MATLAB 產(chǎn)品Predictive Maintenance Toolbox，幫助工程師設(shè)計并測試狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)算法。PredictiveMaintenance Toolbox 為算法工程師提供了一系列功能和參考范例，用來組織數(shù)據(jù)、設(shè)計狀態(tài)指標(biāo)、監(jiān)測機(jī)器運行狀況和預(yù)估剩余使用壽命 (RUL)，從而避免設(shè)備故障。

　　借助 Predictive MaintenanceToolbox，工程師能分析和標(biāo)注從存儲于本地或云端的文件中導(dǎo)入的傳感器數(shù)據(jù)。他們還能標(biāo)注從 Simulink 模型生成的仿真故障數(shù)據(jù)以表征設(shè)備故障。利用在頻譜分析和時序分析等技術(shù)所構(gòu)建的信號處理和動態(tài)建模方法，工程師能夠預(yù)處理數(shù)據(jù)并提取可用來監(jiān)測機(jī)器狀態(tài)的特征。

　　現(xiàn)在，工程師開發(fā)和驗證必要的算法，通過監(jiān)測傳感器數(shù)據(jù)，以預(yù)測設(shè)備何時可能發(fā)生故障，或檢測任何潛在的異?，F(xiàn)象。這些算法可以通過訪問存儲在本地文件系統(tǒng)、云存儲系統(tǒng)（如Amazon S3 和 Windows Azure Blob 存儲）或 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)上的歷史數(shù)據(jù)，得以開發(fā)。另一個數(shù)據(jù)源是來自包含故障動態(tài)的設(shè)備物理模型的仿真數(shù)據(jù)。工程師可以從此數(shù)據(jù)中提取和選擇最合適的特征，然后借助交互式應(yīng)用程序，用這些特征訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以預(yù)測或檢測設(shè)備故障。

　　“預(yù)測性維護(hù)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一個重要應(yīng)用。它對于減少不必要的維護(hù)成本和消除計劃外停機(jī)十分關(guān)鍵。那些通常沒有機(jī)器學(xué)習(xí)或信號處理背景的工程師會發(fā)現(xiàn)，設(shè)計預(yù)測性維護(hù)的算法特別具有挑戰(zhàn)性。”MathWorks 公司技術(shù)市場經(jīng)理 Paul Pilotte 說，“現(xiàn)在，通過使用 Predictive Maintenance Toolbox 學(xué)習(xí)如何設(shè)計和測試這些算法作為起點，這些團(tuán)隊能夠快速上手并提高。”

　　MathWorks是數(shù)學(xué)計算軟件領(lǐng)域世界領(lǐng)先的開發(fā)商。它所推出的MATLAB是一種用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、可視化和數(shù)值計算的程序設(shè)計環(huán)境，稱為“科學(xué)計算的語言”。Simulink是一種圖形環(huán)境，可用于對多域動態(tài)系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行仿真和基于模型設(shè)計。全球的工程師和科學(xué)家們都依賴于MathWorks公司所提供的這些產(chǎn)品系列，來加快在汽車、航空、電子、金融服務(wù)、生物醫(yī)藥以及其他行業(yè)的發(fā)明、創(chuàng)新及開發(fā)的步伐。