除了随时间的特征预测外，预测还需要在每个时刻估计监测系统的健康状态。考虑到预测的不确定性和故障限制概念的模糊性，状态分类的这一步骤可能是关键的。这就是我们在下一节要解决的问题。
在这一部分中，我们解决了基于提取和/或预测特征的监测系统的健康状态评估问题（参见图4.1，第68页）。这种状态估计是通过分类器实现的。下面，我们阐述原理并讨论必须解决的问题，以实现预测的“可靠性”和方法的“通用性”目标。
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
以下我们尝试通过引入一种新的分区算法以及一种新的系统健康状态评估方法来解决上述提到的问题（第 4.3.1.3 节）。所提出的聚类算法是减法-最大熵模糊聚类（S-MEFC）[JAV 13a, JAV 15a]。它基于（并利用）两种分区算法：
正如在第 4.3.1.1 节中介绍的那样，本节的目的是提出一种程序，使得能够估计监测系统故障前的剩余时间（RUL）。因此，S-MFEC 算法一方面用于估计系统的离散状态（当前和未来状态），另一方面通过类似于已观察到的案例（符合方程 [4.21]）来动态设置故障阈值。为了清晰简单地呈现，这里假定特征由先前提出的 SW-ELM 算法（第 4.2.2.2 节）进行预测，但对于任何其他预测器，该程序都保持不变。
为了说明基于特征预测和无监督状态分类的预测方法以及所提出的动态阈值处理程序的价值，我们再次考虑了在2008年第一届国际 IEEE PHM 大会上介绍的 TURBOFAN 应用（第 56 页）
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动环监控是指针对各类机房中的动力设备及环境变量进行集中监控，即:动力环境监控[1。一套完善的综合动力环境监控系统可以对分布的各个独立的动力设备和机房环境、机房安保监控对象进行遥测、遥信等采集，实时监视系统和设备、安保的运行状态，记录和处理相关数据，及时侦测故障，并作必要的遥控、遥调操作，适时通知人员处理;实现机房的少人、无人值守，以及电源、空调的集中监控维护管理，提高供电系统的可靠性和通信设备的安全性，为机房的管理自动化、运行智能化和决策科学化提供有力的技术支持。
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