AGV小車（chē）預測（cè）性維護的原理主要包括以下幾個方麵：
數（shù）據采（cǎi）集與傳輸
傳感器監測：AGV小車上安裝有各種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、超聲波傳感器、紅外（wài）傳感器、磁導航傳感器、RFID地（dì）標（biāo）傳感器、漫反射紅外檢測傳感器、碰撞膠條、麵板控製按鈕等，用於實時監測AGV小車的運行狀態和周圍環境（jìng）信息。這（zhè）些傳感器可以感知AGV小車的位置、速度、方向、姿態、電量、溫度、壓力、振動、障礙物等參數，並將這些參數轉（zhuǎn）換為電信號或數字信號。
數據采集設備：采用數據（jù）采（cǎi）集卡、數據記錄儀、網關等設備收（shōu）集（jí）傳感器數據。例如虹科CANedge2數（shù）據記錄儀，可通過CAN總線收集AGV小車（chē）的電池管理係統（BMS）數據和其他設備運（yùn）行（háng）數據，支持WiFi傳輸，能將數據自動記錄到本地服務器或雲端服務器。
數據（jù）傳輸（shū）網絡：利用工業以太網、CAN總線、WiFi、4G/5G等網絡通信技術，將采集（jí）到的數據傳輸到監控中心或雲平（píng）台進行分析（xī）處理。
數據（jù）分析與處理
數據預處理：對采集到的原始數據進行清洗、濾波、去噪、特征提取等預處理操作，去除數據（jù）中的異常值和幹擾因素，提取出能夠反映AGV小（xiǎo）車（chē）運行狀態和故障特征（zhēng）的關鍵參數和特征指標。
故障診斷算法：運用（yòng）機器學習、深度學習、數據挖掘、專家係統等人工智能技術和數據分析方法，對預處理後的數據進行分（fèn）析和診斷。例（lì）如，通過建立故障診斷模型，對AGV小車的運行數據進行實時監（jiān）測和分析，預測故障（zhàng）發生（shēng）的部位、類型、時間和程度等。
狀態評估與預測：根據數據分析結果，對AGV小（xiǎo）車（chē）的當前運行狀態進行評估，判斷其是否處於正常狀態、亞健康狀態或（huò）故障狀態（tài），並對未來一段時間內的運行狀態（tài）和故障發展趨勢進行預測，提前製定維護計劃和策略。
維護決策與執行
維護決策支持（chí）：根據數據分析和（hé）故障（zhàng）預測結果，為維護人員提供準確、及時的（de）維（wéi）護決策支持，包括故障診斷報告、維護（hù）建議、維修方案、備（bèi）件清單等，幫助維護人員快速定位故障原因，製定合理（lǐ）的維護計劃。
遠程控製與執行：在一些先進的AGV小車係統中，還可以實現遠（yuǎn）程控製功能，如遠程啟動、停止、調速、轉向等操作，以及遠程更新程序（xù）、配置參數（shù）等（děng）功能。維（wéi）護（hù）人員可以通過監控（kòng）中心或（huò）雲平（píng）台，對AGV小車（chē）進行遠程維護和（hé）管理（lǐ），提（tí）高維護效率和降低維護成本。
維護記錄（lù）與反饋：對（duì）AGV小車的維護過程和結果進（jìn）行記錄和跟蹤（zōng），包括維護時間、維護內容、維修人員、更換的（de）備件等信息，並將（jiāng）這些信息反饋到監控中心或雲（yún）平台，以便對AGV小車的維護曆史和運行狀況進行全麵的管理和分析，為後續的維護決策和優化提供參考依據。
