AGV小車預測性維護的原理（lǐ）主要（yào）包括以下幾個方（fāng）麵：
數據采集與傳輸
傳感器監（jiān）測：AGV小車上安裝有各種傳感器，如激光雷達（dá）、視覺傳感器、超聲波傳感器、紅外傳感器（qì）、磁導航傳感（gǎn）器、RFID地標傳感器、漫反射紅外檢測傳感器、碰撞膠條、麵板控製按鈕等，用（yòng）於實時監測AGV小車的運行狀態（tài）和周圍環境信息。這些傳感器可以感知AGV小（xiǎo）車的位置、速度、方向、姿態、電量、溫度、壓力、振動、障礙物（wù）等參數，並（bìng）將這些參數（shù）轉換為電信號或數字信（xìn）號。
數據采集設備：采用數據采集卡、數據記錄儀（yí）、網關等設備收集傳感器數據。例如虹科CANedge2數據記錄儀，可通過CAN總（zǒng）線收集AGV小車的電池管理係統（BMS）數（shù）據和其他設備運行數據，支持（chí）WiFi傳輸，能將數據自動記錄到本地服務器或雲端服務器。
數據傳輸網（wǎng）絡：利用工業（yè）以太網、CAN總線、WiFi、4G/5G等網絡通信技術，將采（cǎi）集到的數據傳輸到監控中心或雲平台進行分析處理。
數據（jù）分析與處理
數據預處（chù）理：對采（cǎi）集到的（de）原始數據進行清洗、濾波、去噪、特征提取等預處理操作，去除（chú）數據中的異常值和幹擾因素，提取出（chū）能夠反映AGV小車運行狀態和故（gù）障特（tè）征的關鍵參數和特（tè）征指標。
故（gù）障診斷算法：運用機（jī）器學習、深度學習、數據挖掘、專家係統等（děng）人工智能（néng）技術和數據分析方法，對預處理後的數據進（jìn）行分析和診斷。例如（rú），通過建立故障診（zhěn）斷模型，對AGV小車的運行數據（jù）進行實時監測和分析，預測故障發（fā）生的部位、類型、時間和程度（dù）等。
狀態評估與預測：根據數據分析結果，對AGV小車的當前運行狀態進行（háng）評估，判斷其是否處於正常狀態、亞健康狀態或故障狀（zhuàng）態，並對未來一段時間（jiān）內的運行狀態和故（gù）障發展趨勢進行預測，提前製定維（wéi）護計劃和策略。
維護決策與（yǔ）執行
維護決策支持：根據數據分析和故障預測結果，為維（wéi）護人員提供準（zhǔn）確、及（jí）時（shí）的維護決（jué）策支（zhī）持，包括故障診斷報告、維護建議（yì）、維修方案、備件清單等，幫助維護人員快速定位故障原（yuán）因，製定合理的維護計劃。
遠程控製（zhì）與（yǔ）執行：在一些先進的AGV小車係統（tǒng）中，還可以實現遠程控製功能，如遠程啟動、停止、調（diào）速、轉向等操作，以及遠程更新程序、配置參數等功能。維護人員可以通過（guò）監控中心或（huò）雲平台，對（duì）AGV小車（chē）進行遠程維護和管理，提高維護效率和降低維護成本。
維護記錄（lù）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（hù）時間、維護內（nèi）容（róng）、維修人員（yuán）、更換的備件等信息，並將這些信息反饋到（dào）監控中心或雲平（píng）台，以便對AGV小車的維護曆史和運行狀況進（jìn）行全麵的管理和分析，為後續的維護決策和優化提供（gòng）參考依據。
