AGV小車預測性維護的技術原理主要包括以下幾個方麵：
數據采集與傳輸
傳感器監測：AGV小車上安裝（zhuāng）有各種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、超聲波傳感器、紅外傳（chuán）感器、磁導（dǎo）航傳感器、RFID地標傳感（gǎn）器、漫反射紅外（wài）檢測傳感器、碰撞（zhuàng）膠條、麵板控（kòng）製按鈕等，用於實時監測AGV小車的運行狀態和周圍環（huán）境信息。這些傳感器可以感知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：采用數據采（cǎi）集卡、數據記錄儀、網關等設（shè）備收集傳（chuán）感器數據。例如虹科CANedge2數據記錄儀，可通（tōng）過CAN總線收集AGV小車的（de）電池管（guǎn）理係（xì）統（tǒng）（BMS）數據和（hé）其（qí）他設備運行數據，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。
數據傳輸網絡：利用工業以太（tài）網、CAN總線、WiFi、4G/5G等網絡（luò）通信技術，將采集到（dào）的數（shù）據傳輸到監控中心（xīn）或雲平台進行分析處理。
數據分析與處理
數據預處理：對采集到的原始數據進行清洗、濾（lǜ）波、去（qù）噪、特（tè）征（zhēng）提取等預處理操作，去除數據中的異（yì）常值和幹擾因（yīn）素，提取出能夠反映AGV小車運行狀態和故障特征的關鍵參（cān）數和特征指（zhǐ）標。
故障診斷算法：運用機器學習（xí）、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。例如，通過建立故障診（zhěn）斷模型，對AGV小車的運行數據進行實時監測和分（fèn）析（xī），預測故障發生（shēng）的部（bù）位、類型、時間和程度等。
狀態評估與預測：根（gēn）據數據分析結果，對AGV小車的當前運行狀態進行評估，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運行狀態和故障（zhàng）發展（zhǎn）趨勢進行預（yù）測，提前（qián）製定維護計劃和策略。
維護（hù）決策與執行
維護決策支持：根據（jù）數據分析和故障預測結果，為維護人員（yuán）提供（gòng）準確、及時的維（wéi）護決策支持，包括故障診斷報告、維護建議、維（wéi）修方案、備件清單等，幫助維護人員快速定位故障原因，製定（dìng）合理的維護計劃。
遠程控製與執行：在（zài）一些先進的AGV係統中，還可以實現遠程控製功（gōng）能，如遠程啟動、停止、調速、轉向等操作，以及遠程更（gèng）新程序、配置參數等功能。維護人員可以通過監控中心或雲平台，對（duì）AGV小車（chē）進行遠程維護和管理，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（guǒ）進行記錄和跟（gēn）蹤，包括維（wéi）護時間、維護內容、維修人（rén）員、更換的備件等信息，並將這些信息反饋到監控中（zhōng）心或（huò）雲（yún）平台，以便對AGV小車（chē）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。
