AGV小車預測性維護（hù）的技術原理主要包括以下幾個方麵：
數據（jù）采集與傳（chuán）輸
傳感器監測：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（wài）傳（chuán）感器、磁導航（háng）傳感器、RFID地標傳感器（qì）、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（jiān）測AGV小車（chē）的運行狀態（tài）和周圍環境信息。這些傳感器可以（yǐ）感知AGV小車的位置、速度（dù）、方向、姿（zī）態（tài）、電量、溫度、壓（yā）力、振動、障（zhàng）礙物等參數，並將這些參數轉換為電信號或數字信號（hào）。
數據采集設（shè）備：采用（yòng）數據采集卡、數據記錄儀、網（wǎng）關等設（shè）備收集傳感器數據。例如虹科CANedge2數據記錄儀，可通過CAN總線收集AGV小車的電（diàn）池管理係統（BMS）數據和其他設備（bèi）運行數據（jù），支持WiFi傳輸（shū），能將數據自動（dòng）記錄到本地服務（wù）器或雲端服務（wù）器。
數據傳輸網絡：利用工業以太網、CAN總（zǒng）線、WiFi、4G/5G等網絡通信技術，將（jiāng）采集到的數據傳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：對采集（jí）到的原始數據進行清洗、濾波、去噪、特（tè）征（zhēng）提取等預處理操作，去除數據中的異常（cháng）值和幹擾（rǎo）因素（sù），提取出能夠反映AGV小車運行狀態和故障特征的關鍵參數和特征（zhēng）指標。
故障診斷算法：運用機器學習、深度學習、數據（jù）挖掘、專家係統等人（rén）工智能技術和數據（jù）分析方法，對預處理後的數據進行分析和診斷。例如，通（tōng）過建立故障診斷模型，對（duì）AGV小車的運行數據進行（háng）實時（shí）監測（cè）和分析，預測故障發生的部位、類型、時間和程度等。
狀態評估與預測：根（gēn）據數（shù）據分析結（jié）果，對AGV小車的當（dāng）前運行狀態進行評估，判斷其（qí）是否（fǒu）處於正常（cháng）狀態、亞健康狀態或故障狀態，並對未來一段時間內的運行狀態和故障發展趨勢進（jìn）行預測，提前製定維護（hù）計劃和策略。
維護決策與執行（háng）
維護決（jué）策支持：根據數據分析和故障預測（cè）結（jié）果，為維護人員提供準確、及時的維護決（jué）策支持，包括故障（zhàng）診斷報告、維（wéi）護建議、維修方案、備件清（qīng）單等，幫助維（wéi）護人員快速定（dìng）位故障原因，製定合理的維護計劃。
遠程控製與執行：在一些先進的AGV係統中，還可以實現遠程控製功能，如遠（yuǎn）程啟動、停止、調速、轉向等操作，以及遠程更新程序（xù）、配置參數等功能。維護人員可以通過（guò）監控中心或雲平台，對AGV小（xiǎo）車進（jìn）行（háng）遠（yuǎn）程維護和管理（lǐ），提高維護（hù）效率和降低維護成本。
維護（hù）記錄與反饋（kuì）：對AGV小車的維護過（guò）程和結果進行記錄和跟蹤，包括維護時間、維護內容、維修人員、更換的備件等信息（xī），並將這些（xiē）信息反饋到監控中心或雲平台，以便對（duì）AGV小（xiǎo）車的維護曆史和運（yùn）行狀況進行全麵的管理和（hé）分析，為後續的維護決策和優（yōu）化提供參（cān）考依據。
