在MATLAB中做寿命预测可以使用各种机器学习技术，如决策树、神经网络等。以下是一个简单的基于回归分析的寿命预测示例。

1. 构建数据集

首先需要准备寿命预测的训练数据集，其中包含各种影响寿命的特征。这些特征可以是电路板的老化情况、控制系统使用的时间、操作条件等等。

2. 数据预处理

接下来需要对数据进行预处理。常见的预处理方法包括数据清洗、特征选取、数据归一化等等。这些方法可能会因为不同业务场景而有所差异。

3. 构建模型

在有合适的数据集后，需要使用MATLAB中的机器学习库，例如统计和机器学习工具箱，来选择合适的机器学习算法以构建回归模型。最简单的模型是线性回归模型，也可以使用更复杂的模型如支持向量机、神经网络等。

4. 训练模型

使用训练数据集来训练模型。在此过程中，使用适当的分析工具来为模型提供提高预测性能的反馈。

5. 预测寿命

当模型建立完成后，使用它来预测新测试的数据。使用可视化工具来可视化结果，帮助分析结果并做出决策。

总结：基于MATLAB的寿命预测需要准备数据集、预处理数据、选择并构建机器学习模型、训练模型和预测寿命。

下面是一个基于MATLAB自带的汽车数据集进行寿命预测的实例程序：

```matlab% 加载汽车数据集load carsmall;

% 建立输入和输出数据X = [Weight, Horsepower, Displacement]; % 输入特征Y = MPG; % 输出标签

% 划分训练集和测试集cv = cvpartition(length(Y),'holdout',0.3);Xtrain = X(cv.training,:);Ytrain = Y(cv.training,:);Xtest = X(cv.test,:);Ytest = Y(cv.test,:);

% 建立线性回归模型Mdl = fitlm(Xtrain, Ytrain);

% 预测结果Ypred = predict(Mdl, Xtest);

% 计算RMSErmse = sqrt(mean((Ypred-Ytest).^2))```

在此示例中，我们首先加载MATLAB自带的汽车数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接着使用`fitlm`函数建立一个线性回归模型，并使用训练好的模型进行预测。最后，我们计算出模型的RMSE值，以评估模型的预测性能。

你可以将此示例代码复制到MATLAB编辑器中并执行，查看预测结果和模型的预测性能。需要注意的一点是，此示例中只使用了汽车重量、马力和排量三个特征，如果要做更准确的寿命预测，可能需要使用更多的特征和更复杂的模型来提高预测性能。