Tänapäeval leiavad elektrimasinad ja ajamisüsteemid laialdasi rakendusi ja mängivad erinevates tööstusharudes olulist rolli. Arvestades seda, on hoolduse küsimus äärmiselt tähtis. Praktikas kasutatakse tavaliselt kolme peamist masinahoolduse tüüpi: korrigeeriv, ennetav ja ettenägev hooldus.

Korrigeeriv hooldus
**Korrigeeriva hoolduse** korral, mida nimetatakse ka reaktiivhoolduseks, eeldatakse, et kõik vajalikud remonditööd tehakse pärast rikke ilmnemist. See lahendus sobib aga ainult väikestele ja tähtsusetutele tööjaamadele, kus ootamatu rike ei too kaasa olulisi majanduslikke ega katastroofilisi tagajärgi.

Ennetav hooldus
Teine võimalus on **ennetav hooldus**. Selle lähenemisviisi korral kontrollitakse regulaarselt elektriseadmeid plaaniliste ja kindlaksmääratud kontrollide kaudu. Kuigi see lahendus võib masina eluiga pikendada, annab see ajakavapõhine seisukorra jälgimise lähenemisviis minimaalset teavet seadmete järelejäänud kasuliku eluea kohta ega võimalda prognoosida. Lisaks nõuab see tootmise plaanipäraste kontrollide tõttu sageli tootmisprotsessi osalist või täielikku seiskamist, mis toob kaasa ebatõhusa ressursikasutuse ja täiendavad tegevuskulud. 

Ettenägev hooldus
Seiskamiskulude vähendamiseks ja seisakuaja minimeerimiseks lähevad tootjad üle **ettenägevale hooldusele**. Seisundi jälgimine on ettenägeva hoolduse ülioluline komponent, mis võimaldab prognoosida võimalikke rikkeid elektriseadmete töötingimuste põhjal. Pideva talitluse tagamiseks on paljude parameetrite jälgimine hädavajalik, et vältida ootamatuid rikkeid. Infotehnoloogia kiire arenguga kasutatakse rikete tuvastamiseks ja ennustamiseks täiustatud diagnostilisi lähenemisviise. Pilvandmetöötlus ja asjade internet aitavad kaasa tõhusamale diagnostikale – eelkõige ettenägevale hooldusele. See hõlmab suurandmete ja süsteemide numbriliste mudelite integreerimist. Kuigi süsteemitreeningu jaoks on saadaval palju algoritme, on peamine väljakutse andmete koguses ja kvaliteedis. See põhjalikku arusaamist masina rikete olemusest, nende põhjustest ja nende mõjust globaalsetele parameetritele.

Intelligentsed diagnostikaalgoritmid
------------------------------------

Kasvava arvutite võimsuse ja pilvarvutusega saab tehisintellekti algoritmide osas treenida erinevaid mootorite rikete matemaatilisi mudeleid. Masinõpe on mootorite seisundiseire optimaalne tööriist suurte andmehulkade käsitlemiseks. Enamasti kasutatakse elektrimasinate diagnostikas järgmisi algoritme: otsustuspuud, tugivektormasin, peakomponentide analüüs ja geneetiline algoritm.

### Otsustuspuud

 *Pikemalt artiklis Otsustuspuu*
Otsustuspuud on ühed kõige lihtsamad otsustusalgoritmid ja nõuavad tulemuste saamiseks vaid väikest hulka andmeid. Täpsuse suurendamiseks kasutatakse otsustuspuid sageli samaaegselt teiste algoritmidega. Otsustuspuid peetakse siiski ebastabiilseteks algoritmideks; väikesed muudatused sisendandmetes võivad põhjustada olulisi muudatusi otsustuspuude struktuuris, mis toob kaasa ebatäpseid tulemusi. Lisaks puutuvad regressioonialgoritmid tavaliselt kokku väljakutsetega.

### Tugivektormasin

 *Pikemalt artiklis Tugivektor-masin*
Teine laialdaselt kasutatav masinõppe algoritm on tugivektormasin, mis sobib klassifitseerimiseks ja regressiooniülesanneteks. Klassifitseerimisülesannetes saab algoritm käsitleda nii lineaarseid kui ka mittelineaarseid juhtumeid. Lineaarses klassifikatsioonis esindab iga andmestik vektorit n-mõõtmelises ruumis ja kuulub kahte klassi. Algoritm keskendub nende andmepunktide eraldamisele, et tekitada nende vahel maksimaalne vahe. Mittelineaarse klassifitseerimise korral töötab kernelimasin sarnaselt lineaarsete algoritmidega, kuid hõlmab andmekogumite asendamist. 

Tugivektorimasinaid peetakse üldiselt optimaalseks tööriistaks, kui andmekogumite kohta puudub esialgne teave. Sarnaselt otsustuspuudega vajavad SVM-id täpsete tulemuste saamiseks vähem arvutusvõimsust. Eriti suurte andmekogumite töötlemine võib aga võtta palju aega. Lisaks võib tuumamasina haldamine mittelineaarsete protsesside jaoks olla keeruline ülesanne.

### Peakomponentide analüüs

 *Pikemalt artiklis Peakomponentide analüüs*
### Geneetiline algorithm

 *Pikemalt artiklis Geneetiline algorithm*