AGV小（xiǎo）車（chē）預測性（xìng）維護的技術原理主要包括以下幾（jǐ）個方麵：
數據采集與傳輸
傳感器監測：AGV小車上安裝有各（gè）種（zhǒng）傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、超聲（shēng）波傳感器、紅外傳感器、磁導航傳感器、RFID地標（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信息。這些（xiē）傳感器可以感（gǎn）知AGV小車的（de）位置、速度、方向、姿態、電量、溫度、壓力、振動、障礙物等參（cān）數，並將這些參（cān）數轉換為電信號或數字信號。
數據采集（jí）設（shè）備：采用數據采集卡、數據記錄儀、網關（guān）等設備（bèi）收集傳感器數據（jù）。例（lì）如虹科CANedge2數據記錄儀（yí），可通（tōng）過CAN總線收集AGV小車的電池管理係（xì）統（BMS）數據和其他設備運行數據，支持WiFi傳輸，能將數（shù）據自動記錄到本地服務器或雲端服務器（qì）。
數據傳輸網絡：利用工業以太網、CAN總線、WiFi、4G/5G等網絡通信技術，將采集到的數據（jù）傳（chuán）輸到監控（kòng）中心或雲平台進行（háng）分析處理。
數據分析與處理
數據預處理：對采（cǎi）集到的原始數據進行清洗、濾波、去噪、特征提取等預處理操（cāo）作，去除數據中的異常（cháng）值和（hé）幹擾因素，提取出能夠反映AGV小車運行狀態和故障特征的關鍵參數（shù）和特（tè）征指標（biāo）。
故障診斷算法：運用機器學習、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（jù）進行分（fèn）析和診斷。例如，通過建立故障診斷模型，對AGV小車的運行數據進行（háng）實時監測和分析，預測（cè）故障發生的部（bù）位、類型、時間和程度等。
狀態評估與預測：根據數據分析結（jié）果，對（duì）AGV小車的當前運行狀態（tài）進（jìn）行評估，判斷其是否處於正常狀（zhuàng）態、亞健康狀態或故障狀態，並對未來一段時間內的（de）運行狀態和故障發展趨勢進行預測，提前製定維護計劃和（hé）策略。
維護（hù）決策與執（zhí）行
維護決策支（zhī）持：根據數據分析和故障（zhàng）預測結果，為維護人員提供準確、及時的維護決策支持，包括故障診斷報告、維（wéi）護建議、維修（xiū）方（fāng）案（àn）、備件清單（dān）等，幫助維（wéi）護人員快速定位（wèi）故障原因，製定合理的維護計劃。
遠程控製與執行：在一些先進的AGV係統（tǒng）中，還可以實現遠程控製功能（néng），如（rú）遠程啟動、停止、調速、轉向等操作，以及遠程更新程序、配置參數等功能。維護人員可以（yǐ）通過監控中心或雲平（píng）台，對AGV小車進（jìn）行遠程維護和管理，提高維護效（xiào）率和降低維護成本。
維護記錄與反饋：對AGV小車的維護過程和結果進行記錄和跟蹤，包括維護時間、維護內（nèi）容、維修人員、更換的備件等信息，並將這些信息反饋到監控中心（xīn）或雲平台，以便對AGV小車的維護（hù）曆史和運行狀況進行全麵的（de）管理和（hé）分析，為後續的（de）維護決策和優化提供參考依據。
