AGV小（xiǎo）車預測性維護的技術原（yuán）理主要包括以下幾個（gè）方麵：
數據采集與傳輸
傳（chuán）感器監測：AGV小車上安裝有各種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、超聲波傳感器、紅外傳感器、磁導航傳感器、RFID地標傳感器、漫反射紅外（wài）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（xiǎo）車的運行狀態和周圍環境信息。這些傳感器（qì）可以感（gǎn）知AGV小車的位（wèi）置、速度（dù）、方向（xiàng）、姿態、電量、溫度、壓力、振動、障礙物等參數，並將這些參數轉換為電信號（hào）或數字信號。
數據采集設備：采用數據采集卡、數據記錄儀、網關（guān）等（děng）設備收集傳感器數據。例（lì）如虹（hóng）科CANedge2數（shù）據記錄（lù）儀，可通（tōng）過CAN總（zǒng）線收集AGV小車的電池管理係統（BMS）數據和其（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（wù）器或雲端（duān）服務器。
數據傳輸網（wǎng）絡：利用工業以太網（wǎng）、CAN總線、WiFi、4G/5G等網絡通信技術，將采集到的數據（jù）傳輸到監控中心或雲（yún）平台進行分析處理。
數據分（fèn）析與處理
數據（jù）預處理（lǐ）：對采集到的原始數據進行清洗（xǐ）、濾波、去噪、特征（zhēng）提取等預處理操作，去除數據中的異常值和幹擾因素，提（tí）取出能夠反映AGV小車運行狀態和故障特征（zhēng）的關鍵參（cān）數和特征指標。
故（gù）障（zhàng）診斷算法：運用機器學習、深度（dù）學習、數據挖掘、專家係統等人工智能技術和數據分析方法（fǎ），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（zhěn）斷模型，對AGV小車的運行數據進行實時監測和分析，預測（cè）故障發（fā）生的部位（wèi）、類型、時間和（hé）程度等。
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（tài）進行評估，判斷其是否處於正常（cháng）狀（zhuàng）態、亞健康狀（zhuàng）態或故障狀態，並對未來一段（duàn）時間內的運行（háng）狀態和故障發展趨勢進行預（yù）測，提前製定維護計劃和策略。
維護決策與執行
維（wéi）護決策支持：根據數據分析和故障預測結果，為維護人員提供準確、及（jí）時的維護決策支持，包括故障診斷報告（gào）、維護建議（yì）、維修方案、備件清單（dān）等，幫（bāng）助維（wéi）護人員快（kuài）速定位故障原（yuán）因，製定合理的維護計劃。
遠程控製與執（zhí）行：在（zài）一（yī）些先進（jìn）的AGV係統中，還（hái）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（gèng）新程序、配置參數等（děng）功能。維護人員可以（yǐ）通過監（jiān）控中心或雲平台，對AGV小車進行遠程維（wéi）護和管理（lǐ），提高維護效率和降低維護成本。
維護記錄與（yǔ）反饋（kuì）：對AGV小車的維（wéi）護過程和結（jié）果進行記錄和跟蹤，包括維護時間、維（wéi）護內容、維修人員、更換的備件等信息，並（bìng）將（jiāng）這些信息反饋（kuì）到監控中心或雲平台，以便對AGV小車的維護曆史和運行狀（zhuàng）況進行全麵的（de）管理和分析（xī），為後續的維護決策（cè）和優化提供參考依（yī）據。
