第一种方法需要在正常或故障条件下建立系统行为的精确物理模型。当将从传感器捕获的数据与模型的预测进行比较时，可以推断出系统的健康状况。第二种方法使用过去行为的数据来确定当前性能并预测剩余使用寿命 (RUL) (Yakovleva & Erofeev，2015)。物理方法包括失效物理模型。另一种方法是使用简单的裂纹扩展模型来预测受疲劳失效机制影响的系统的 RUL。基于模型的技术需要结合实验、观察、几何和状态监测数据来估计特定失效机制造成的损害。数据驱动技术源自使用历史“运行至失效”(RTF) 数据。这些技术通常用于基于预定失效阈值的估计。可以使用“小波包”分解方法和/或隐马尔可夫模型 (HMM)，因为时频特征比单纯的时间变量能提供更精确的结果。然而，使用历史数据预测资产寿命的方法需要了解资产的物理性质（Okoh 等人，2016 年）。数据驱动的 RUL 估算方法是本章的主题。