Predictive Maintenance Toolbox 提供用于设计电机、变速箱、轴承、电池与其他应用的健康监测和预测性维护算法的函数及 App。该工具箱支持您设计状态指标、检测故障和异常，以及估计剩余使用寿命 (RUL)。

使用诊断特征设计器，您可以通过交互方式提取时间、频率、时频和基于物理的特征。您可以对特征进行排名和导出，以开发用于故障和异常检测的应用特定算法，还可以使用生存模型、相似性模型和基于趋势的模型估计剩余使用寿命。

借助该工具箱，您可以组织和分析从本地文件、云存储和分布式文件系统导入的传感器数据。您可以从 Simulink 和 Simscape 模型生成仿真的故障数据。

为实现算法运营化，您可以为边缘部署生成 C/C++ 代码，或为云部署创建生产应用。该工具箱包括应用特定的参考示例，您可以重用这些示例来开发和部署自定义的预测性维护算法。