AGV小車預測性維護的原理主要包括以下幾（jǐ）個方麵：
數據采集（jí）與（yǔ）傳輸
傳感器監（jiān）測：AGV小車上安（ān）裝（zhuāng）有各（gè）種（zhǒng）傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、超聲波傳感（gǎn）器、紅外傳感器、磁導航傳感器、RFID地標傳（chuán）感器、漫反射紅外檢測（cè）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（zhuàng）態和周圍環境信息。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（shù），並將這些參數轉換為電（diàn）信號或數字信號。
數據采集設備：采（cǎi）用數據采集卡、數（shù）據記錄（lù）儀、網（wǎng）關（guān）等設備收集傳感器數（shù）據。例（lì）如虹科CANedge2數據記錄儀（yí），可通過CAN總線收集AGV小車的（de）電池管理係統（BMS）數據和其他設備運行數據，支持WiFi傳輸，能將數據自動記錄到（dào）本地服務器或雲端服務器。
數（shù）據傳輸網絡：利用工業以太網、CAN總線、WiFi、4G/5G等網絡通信技（jì）術，將采集到的數據傳（chuán）輸到監控中心或雲平台進行分析處理。
數據分析與處理
數據預處理：對（duì）采集到（dào）的原始數據進行清洗、濾波、去噪、特征提取等預處理操作，去除數據中的異常值和幹擾因素，提取出能夠反映AGV小車運行狀態和故障特（tè）征的關鍵（jiàn）參數和特征指標。
故障診斷算法：運用機器學習、深度學習（xí）、數據挖掘、專家係統等人工智能技術和（hé）數據分析方（fāng）法，對預處理後的數據進行分析和診斷。例如，通過建立故障診斷模（mó）型，對（duì）AGV小車的運行數據（jù）進行實時監測和分析，預測故（gù）障發生的部位、類型、時間和程度等。
狀態評估與預測：根據數據分析結果（guǒ），對AGV小車的當前運行（háng）狀態進行（háng）評估，判斷其（qí）是否處於正常狀態、亞健康狀態或故障狀態（tài），並對未來一段時間內的運行狀態和故（gù）障發（fā）展趨勢進行預測（cè），提前製定維護計劃（huá）和策略。
維（wéi）護決策與（yǔ）執行
維護決策支持：根據數據分析和故障預測（cè）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、維護建議、維修方案、備件清單等，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（zhì）與執行：在一些先（xiān）進的AGV小車係統中，還可以實現遠程控製功能，如遠程啟動、停止、調速、轉向等操作，以及遠程更新程序、配（pèi）置（zhì）參數等功能。維（wéi）護人員可以通過監控中（zhōng）心或雲平台，對AGV小車進行遠程維護和管理，提高維護（hù）效率和降（jiàng）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（gēn）蹤，包括（kuò）維護時間（jiān）、維護（hù）內（nèi）容、維（wéi）修人員、更換的備件等（děng）信息，並將這些信息反饋到監控（kòng）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（fèn）析，為後續的維（wéi）護決策和優化提供參考依（yī）據。
