叉装车远程故障监控及预测的方法技术领域
本发明属于工程机械应用技术领域。具体是涉及石材矿山叉装车远程故
障监控及预测的方法，根据当前远程采集的叉装车部件状态数据与服务中心
数据库历史样本数据，以及部件疲劳记录等进行比对，判断与预测叉装车部
件可能出现的损坏情况，并远程通知使用方进行确认，提早进行备件做好维
修准备，尽可能缩短叉装车从出现部件故障停机到再次工作所需维修时间，
最大程度的降低设备损坏带来的经济损失，以及提高叉装车生产厂家售后服
务响应能力。
背景技术
叉装车是装载机细分市场的工程机械产品，叉装车集机、电、仪、液及
数字信息为一体、具有高效、节能，智能、越野性好，使用灵活、安全可靠，
性价比高等优点。可取代叉车、汽车吊、挖掘机用于石材矿山荒料场装卸荒
料的铲运设备，换上铲斗可为石材矿区开山修路，铲运矿山面层土方，实现
其“一机两用”功能。也用于发生自然灾害地区或战争时期清除道路路障和
短途铲运物资等重要用途。目前，石材矿山叉装车智能化程度不高，从查询
现有文献资料和公开专利情况，还没有关于叉装车远程故障监控与预测相关
的报道，因此该技术具有很高的创新性和实用性。
叉装车的工作性质决定了该设备一般位于偏远山区，离城市和维修点距
离都比较远，一旦叉装车某些部件损坏而需要进行维修或更换，势必不能及
时得到解决，从而影响整个工期进度，导致大量的经济损失。对于石材矿山
叉装车而言，其售后服务及维修管理一直以来都是困扰各叉装车厂家的问
题。
现有的石材矿山叉装车智能化水平不高，缺少故障监控及预测手段，通
常是生产厂家定期到使用方现场进行实地检测，判断叉装车部件是否存在损
坏情况，或者待故障出现后再由使用方主动通知生产厂家，这种方式缺乏实
时动态监控及预测，不能及时了解叉装车部件疲劳程度，也就无法及时的排
除故障，提高设备有效使用时间，不但给使用方因停机而带来经济损失，而
且也使得生产厂家不得不花大价钱建立庞大的售后服务网点以提高售后应
急响应能力。
发明内容
本发明要解决的技术问题，在于提供一种叉装车远程故障监控及预测的
方法，实现远程石材矿山叉装车部件状态数据采集、无线传输，并由数据中
心服务器进行存储，数据中心服务器定期对比数据库历史数据样本，结合部
件维修保养记录及疲劳信息，及时发现并预测可能出现的部件损坏情况，如
发现异常情况，则与设备使用方沟通确认，并做好维修准备提早备件。
本发明是这样实现的：一种叉装车远程故障监控及预测的方法，所述方
法为：
叉装车部件状态数据采集及传输：在叉装车部件上安装压力传感器、温
度传感器、震动传感器、电流/电压传感器，通过一车载智能终端与各个传
感器相连接，由车载智能终端采集各部件相应传感器状态数据，车载智能终
端主动与一数据中心服务器建立连接，完成设备注册、状态数据传输以及接
受数据中心服务器下达的指令；
数据中心服务器通信连接、故障监控和故障预测：数据中心服务器管理
车载智能终端设备的注册表，部件状态表、维修保养记录表、动态预测表以
及设备配置表的数据表，并与车载智能终端通过网络进行数据交互与指令传
达，将获得叉装车的数据存储到相应数据表；
故障处理：数据中心服务器通过故障监控程序和预测程序检测及预测叉
装车的数据，在数据出故障后，以指令形式下达给远程故障叉装车的车载智
能终端，车载智能终端将以声、光、或电形式警示叉装车操作人员停止继续
运行叉装车；同时，数据中心服务器通知生产厂家售后，售后部门维护人员
将联系叉装车使用方，通过沟通确定故障部件及故障程度，给出处理意见。
进一步的，所述数据中心服务器通信连接、故障监控和故障预测：进一
步具体为：数据中心服务器始终处于通信监听状态，等待远程叉装车的车载
智能终端通信连接请求，接收到通信连接请求后，对叉装车车载智能终端进
行注册，随后双方建立数据传输连接，远程智能终端能通过数据连接链路传
输叉装车状态数据；数据中心服务器中的故障监控程序周期检测叉装车部件
是否出现故障，是，则进入故障处理；否，则数据中心服务器中的故障预测
程序将根据叉装车历史故障数据、历史故障监控判决数据、叉装车当前运行
环境参数、部件正常运行数据，对将要发生的故障进行预测，如果预测结果
超过给定阈值，则部件会发生故障，进入故障处理。
进一步的，所述环境参数包括：温度、湿度、大气压力、或海拔高度。
进一步的，所述叉装车部件状态数据采集及传输进一步包括：以周期T
采集叉装车部件上的压力传感器、温度传感器、震动传感器、电流/电压传
感器的传感器数据，并对采集数据进行去噪处理，去除噪声数据和冗余数据，
然后将采集的数字量信号或模拟量信号转化成计算机能够处理的二进制数
据；同时，以预先协商的数据封包格式对叉装车部件状态数据进行封装；车
载智能终端采用WIFI或GSM方式接入因特网Internet，主动发送与数据中
心服务器的远程通信连接请求，数据中心服务器监听到通信连接请求后，对
叉装车部件进行注册，并协商通信封包格式，随后双方建立数据传输通道，
通过握手协议协调发送方和接收方节拍，完成部件状态数据传输过程。
进一步的，所述数据中心服务器通信连接、故障监控和故障预测进一步
包括：
通过一通信连接程序来负责处理安装于叉装车上的车载智能终端的远
程连接请求，车载智能终端设备的注册表及设备配置表的维护；对于未注册
叉装车部件的连接请求经过身份认证之后，对其进行注册，并给其分配设备
ID；通信连接程序接收远程车载智能终端通过网络传输的叉装车部件状态数
据，并根据设备ID存储到相应数据表中；通信连接程序还负责向远程车载
智能终端下达控制指令，通过声、光、或电形式报警，引导叉装车操作员排
查故障；
故障监控程序是以设定的时间间隔检测叉装车部件是否出现故障，故障
监控程序首先从车载智能终端设备的注册表取得一个远程叉装车车载智能
终端的设备ID，然后根据ID号从部件状态表中读取该ID号的部件对应的
状态数据，接着从设备配置表中取出对应部件正常工作数据，根据比对的结
果判断该部件是否发生故障或出现损坏，如果出现损坏或故障，判断其损坏
程度或故障级别；故障监控程序周期的将部件状态监控结果以数据格式动态
存入数据库表中，供故障预测程序使用；
故障预测程序是根据数据库历史数据样本，故障维护记录与当前采集的
状态数据，来预测会出现故障的部件，分析判断回对设备造成的影响等级，
再由数据中心服务器报警与处理程序进行处理。
进一步的，所述故障处理进一步包括：数据中心服务器通过故障监控程
序与故障预测程序发现远程叉装车部件当前存在故障，或者将来会发生故
障，数据中心服务器周期警示值班人员，告知其远程叉装车部件会存在故障
或极有会发生故障，值班人员将这一情况进行备案，并立即通知售后部门，
转交给售后部门进行处理；另一方面，数据中心服务器从车载智能终端设备
的注册表中读取该设备网络地址相关信息，通过网络告知车载智能终端，所
在叉装车部件已发生故障或将来会发生故障，启动定时器并进行处理，车载
智能终端控制警示装置以声、光、电的形式报警，直到叉装车操作人员知晓
故障发生或会发生故障后，停止操作叉装车设备并手动清除报警设置，随后
由叉装车操作人员通知设备拥有者已发生故障或会要发生故障；叉装车生产
厂家售后维护部门和叉装车用户都知晓已发生故障或将来会发生故障，双方
通过电话沟通协商，售后部门通过指导用户查询和确认故障部位及程度，提
出维修方案。
进一步的，所述叉装车与数据中心服务器远程通信与数据传输具体包括
如下步骤为：
步骤11：安装于叉装车上的车载智能终端主动发起与数据中心服务器
的连接请求，请求数据包包含设备ID，时间戳信息；数据中心服务器始终
处于监听状态，一旦收到远程车载智能终端通信连接请求，则解析收到的通
信连接请求数据包，获得设备编号及时间戳，并判断是否注册，如果未注册
则新注册该叉装车设备；确认注册后，向远程车载智能终端回送确认并要求
远程车载智能终端发送通信参数信息；远程车载智能终端收到数据中心回送
确认后，读取通信参数并再次发送给数据中心服务器，数据中心服务器将收
到的通信参数与支持通信参数进行比较，向远程车载智能终端回送确认信
息，至此，通信连接过程建立完成；
步骤12：远程车载智能终端有数据要传输时，先向数据中心服务器发
送数据传输连接请求，数据中心服务器监听程序收到数据传输请求后，检查
数据中心服务器是否准备好接收，如果已准备好接收，则向远程车载智能终
端发送数据传输确认；远程车载智能终端收到数据中心服务器确认后，则持
续向数据中心服务器发送部件状态数据包；如果远程车载智能终端数据发送
完毕，或要处于休眠状态，则向数据中心服务器发送数据传输终止请求，待
数据中心服务器进行确认后，该数据传输终止。
进一步的，叉装车远程故障监控具体包括如下步骤：
步骤21：数据中心服务器启动内部定时器计时，当到达预设计的周期
则启动故障监控程序，从车载智能终端设备的注册表中顺序读取设备ID，
根据ID号读取对应叉装车状态数据，进入步骤22；
步骤22：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车发动机机油温
度最低、最高、平均值，并与发动机温度正常阈值进行比较，如果超过正常
阈值则发动机机油温度异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤23；
步骤23：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车发动机机油压
力最低、最高、平均值，并与发动机压力正常阈值进行比较，如果超过正常
阈值则发动机机油压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤24；
步骤24：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车变速箱、变矩
器压力最低、最高、平均值，并与双变压力正常阈值进行比较，如果超过正
常阈值则双变压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤25；
步骤25：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车水箱温度最低、
最高、平均值，并与水箱温度正常阈值进行比较，如果超过正常阈值则水箱
温度异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤26；
步骤26：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车工作装置系统
压力最低、最高、平均值，并与工作装置系统压力正常阈值进行比较，如果
超过正常阈值则工作装置系统压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执
行步骤27；
步骤27：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车制动系统压力
最低、最高、平均值，并与制动系统压力正常阈值进行比较，如果超过正常
阈值则制动系统压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤28；
步骤28：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车震动频率最低、
最高、平均值，并与叉装车震动频率正常阈值进行比较，如果超过正常阈值
则叉装车震动频率异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤29；
步骤29：如果叉装车部件存在故障，则进行处理。同时，继续读取下
一个ID号对应的叉装车状态数据，循环进行故障检测。
进一步的，叉装车远程故障预测具体包括如下步骤：
步骤31：数据中心服务器故障监控程序检测出远程叉装车部件当前不
存在故障，则启动故障预测程序，故障预测程序首先从车载智能终端设备的
注册表中读取叉装车的注册ID号，进入步骤32；
步骤32：故障预测程序根据注册ID号分别从故障历史数据表、部件监
控历史数据表、设备环境数据表、车载智能终端设备的注册表中读取该叉装
车的部件历史故障数据、历史故障监控判决数据、叉装车当前运行环境参数、
部件正常运行数据，以这些数据作为预测基础，进入步骤33；
步骤33：故障预测程序根据步骤32中读取的四类数据对叉装车部件进
行故障预测，得出故障发生概率值，进入步骤34；
步骤34：故障预测程序将故障预测结果与预设阈值进行比较，如果大
于预设阈值则说明远程叉装车部件在不久的将来发生故障，随后进入故障处
理过程，否则说明远程叉装车部件运转情况良好。
本发明具有如下优点：本发明的叉装车远程故障监控与预测方法可实现
叉装车远程故障自动监控与预测，并根据预案由数据中心服务器以声、光、
电形式在叉装车端进行报警，同时售后人员主动与使用方确认故障部件及故
障点，提前备件及做好维修准备，极大提高故障处理效率，节省故障处理时
间。本发明自主采集叉装车部件实时状态数据，并通过网络传输给数据中心
服务器进行存储，数据中心服务器根据部件当前状态数据、数据库历史样本
数据及部件正常状态数据，周期监控故障的发生，并根据部件维修历史记录、
周期监控结果数据，通过人工智能方法预测各部件将要发生故障的概率，当
发现故障则采用预案进行处理。该方法在发生故障的同时，即可做出故障处
理响应，同时还能预测故障的发生，根据发生概率选择预案进行处理，对于
工作偏远环境的石材矿山叉装车而言，能够极大的节省人力成本、时间成本，
提高售后维护应急处理能力。
附图说明
图1是叉装车远程故障监控与预测系统框架图；
图2是叉装车与数据中心服务器远程通信与数据传输流程图；
图3是叉装车远程故障检测流程图；
图4是叉装车远程故障预测流程图；
图5是叉装车故障处理流程图。
具体实施方式
请参阅图1至图5所示，本发明为一种叉装车远程故障监控及预测的方
法，该叉装车特别是用于石材矿山叉装车，所述方法为：
工作在偏远地区的叉装车安装车载智能终端设备，该设备与叉装车部件
上的压力传感器、温度传感器、震动传感器、电流/电压传感器等传感器设
备相连接，定期采集传感器感知的部件状态信息，转换电路对采集到的数字
量信号和模拟量信号转化成计算机可以存储的数据，并根据事先与数据中心
服务器协商好的数据格式，对采集数据进行分装形成部件状态数据包，并附
上当前系统时间信息及车载智能终端设备编号等信息。车载智能终端通过
WIFI、GSM或3G等方式与Internet网络进行互连，主动向数据中心服务器
建立通信连接请求及数据传输连接请求，数据中心服务器被动处理远程智能
终端的连接请求，当收到一个通信连接请求后，如果该设备还未注册则进入
设备注册过程，并协商数据封装格式、传输速率、软件版本等工作。如果设
备已注册，则回送ACK确认信息，待车载智能终端收到ACK确认信息后，
双方进入数据传输连接建立过程，双方协商好数据格式、版本信息后即可以
进行数据传输。传输数据封包包含设备ID号、日期时间、部件编号、部件
状态编码，数据中心服务器收到数据后，解析数据封包得到设备ID号，日
期时间、部件编号、部件状态编码，然后存入到数据库对应数据表中。数据
中心服务器故障监控程序周期扫描数据库新存入部件状态数据，与部件正常
状态数据阈值进行比较，监控是否存在异常数据，再结合故障案例库知识，
分析判断是否发生故障，并给出故障的定性分析；数据中心服务器故障预测
程序周期扫描数据库历史监控数据记录，结合部件历史维护记录，采用人工
智能方法预测发生故障的可能程度，当超过阈值时则进入大概率故障处理环
节。当发现故障或出现大概率故障情况，数据中心服务器一方面以声、光、
电的形式在叉装车上进行远程报警，令一方面提醒售后人员主动联系使用方
确认故障存在或是否可能发生故障，按既定预案进行相应处理。
如图1所示为石材矿山叉装车远程故障监控与预测系统框架图，其中详
细展示了故障监控与预测系统所包括的五个部分，其中每个部分产生的结果
作为下一个部分数据处理的对象。
第一个部分进行的是叉装车部件状态数据的采集，叉装车部件上安装有
压力传感器、温度传感器、震动传感器、电流/电压传感器等传感器设备，
车载智能终端以预设周期收集传感器感知的部件状态数据，转换电路对采集
到的数字量信号和模拟量信号转化成计算机可以存储的数据。
第二部分进行的是部件状态数据传输，车载智能终端主动与数据中心服
务器建立通信连接，进行身份认真并建立数据传输连接，接着按照双方协商
好的数据封包格式，将部件状态信息、系统当前时间、车载智能终端设备编
号等信息进行封包组装，然后通过WIFI、3G等与Internet互连，经由双方
的数据传输链路进行有序传输。
第三部分是数据中心服务器接收部件状态数据并进行存储，数据中心服
务器接收远程车载智能终端传输的部件状态数据包，通过设备编号从车载智
能终端设备的注册表查找设备ID，然后将运行状态数据存储到运行状态数
据表，添加一条该ID设备的对应部件状态记录。
第四部分是故障检测与故障预测，数据中心服务器按照预设时间间隔，
由故障监控程序读取该段时间间隔内对应部件状态数据，经过判决算法形成
该时间段内的判决结果，并与对应部件正常情况下的参数阈值进行比较，从
而判定该部件是否存在故障或损坏，如果存在故障或损坏则进一步给出定量
分析结果，并转入第五部分；如果当前部件不存在故障，则启动故障预测程
序，读取数据库历史判决结果，采用人工智能方法预测该部件发生故障的概
率，如果达到设定阈值，则转入第五部分。
第五部分是故障报警与处理，数据中心服务器根据当前设备故障部件损
坏程度或将要发生故障的部件，以指令形式下达给远程车载智能终端，由其
以声、光、电的形式报警通知叉装车操作人员。同时，数据中心服务器根据
部件故障类型和程度从预案库中选择合适的处理预案，通知生产厂家售后服
务人员，由售后服务人员以电话形式跟客户确认部件故障，不能直接沟通的
再转由客户所在地售后点指派人员上门检查，排除故障。
其中，叉装车部件状态数据采集及传输：在叉装车部件上安装压力传感
器、温度传感器、震动传感器、电流/电压传感器，通过一车载智能终端与
各个传感器相连接，由车载智能终端采集各部件相应传感器状态数据，车载
智能终端主动与一数据中心服务器建立连接，完成设备注册、状态数据传输
以及接受数据中心服务器下达的指令；
数据中心服务器通信连接、故障监控和故障预测：数据中心服务器管理
车载智能终端设备的注册表，部件状态表、维修保养记录表、动态预测表以
及设备配置表的数据表，并与车载智能终端通过网络进行数据交互与指令传
达，将获得叉装车的数据存储到相应数据表；
所述数据中心服务器通信连接、故障监控和故障预测：进一步具体为：
数据中心服务器始终处于通信监听状态，等待远程叉装车的车载智能终端通
信连接请求，接收到通信连接请求后，对叉装车进行注册，随后双方建立数
据传输连接，远程智能终端能通过数据连接链路传输叉装车状态数据；数据
中心服务器中的故障监控程序周期检测叉装车部件是否出现故障，是，则进
入故障处理；否，则数据中心服务器中的故障预测程序将根据叉装车历史故
障数据、历史故障监控判决数据、叉装车当前运行环境参数、部件正常运行
数据，对将要发生的故障进行预测，如果预测结果超过给定阈值，则部件会
发生故障，进入故障处理；所述环境参数包括：温度、湿度、大气压力、或
海拔高度。
故障处理：数据中心服务器通过故障监控程序和预测程序检测及预测叉
装车的数据，在数据出故障后，以指令形式下达给远程故障叉装车的车载智
能终端，车载智能终端将以声、光、或电形式警示叉装车操作人员停止继续
运行叉装车；同时，数据中心服务器通知生产厂家售后，售后部门维护人员
将联系叉装车使用方，通过沟通确定故障部件及故障程度，给出处理意见。
其中，所述叉装车部件状态数据采集及传输进一步包括：以周期T采集
叉装车部件上的压力传感器、温度传感器、震动传感器、电流/电压传感器
的传感器数据，并对采集数据进行去噪处理，去除噪声数据和冗余数据，然
后将采集的数字量信号或模拟量信号转化成计算机能够处理的二进制数据；
同时，以预先协商的数据封包格式对叉装车部件状态数据进行封装；车载智
能终端采用WIFI或GSM方式接入因特网Internet，主动发送与数据中心服
务器的远程通信连接请求，数据中心服务器监听到通信连接请求后，对叉装
车部件进行注册，并协商通信封包格式，随后双方建立数据传输通道，通过
握手协议协调发送方和接收方节拍，完成部件状态数据传输过程。
所述数据中心服务器通信连接、故障监控和故障预测进一步包括：
通过一通信连接程序来负责处理安装于叉装车上的车载智能终端的远
程连接请求，车载智能终端设备的注册表及设备配置表的维护；对于未注册
叉装车部件的连接请求经过身份认证之后，对其进行注册，并给其分配设备
ID；通信连接程序接收远程车载智能终端通过网络传输的叉装车部件状态数
据，并根据设备ID存储到相应数据表中；通信连接程序还负责向远程车载
智能终端下达控制指令，通过声、光、或电形式报警，引导叉装车操作员排
查故障；
故障监控程序是以设定的时间间隔检测叉装车部件是否出现故障，故障
监控程序首先从车载智能终端设备的注册表取得一个远程叉装车的设备
ID，然后根据ID号从部件状态表中读取该ID号的部件对应的状态数据，
接着从设备配置表中取出对应部件正常工作数据，根据比对的结果判断该部
件是否发生故障或出现损坏，如果出现损坏或故障，判断其损坏程度或故障
级别；故障监控程序周期的将部件状态监控结果以数据格式动态存入数据库
表中，供故障预测程序使用；
故障预测程序是根据数据库历史数据样本，故障维护记录与当前采集的
状态数据，来预测会出现故障的部件，分析判断回对设备造成的影响等级，
再由数据中心服务器报警与处理程序进行处理。
如图5所示，是叉装车故障处理流程图。所述故障处理进一步包括：数
据中心服务器通过故障监控程序与故障预测程序发现远程叉装车部件当前
存在故障，或者将来会发生故障，数据中心服务器周期警示值班人员，告知
其远程叉装车部件会存在故障或极有会发生故障，值班人员将这一情况进行
备案，并立即通知售后部门，转交给售后部门进行处理；另一方面，数据中
心服务器从车载智能终端设备的注册表中读取该设备网络地址相关信息，通
过网络告知车载智能终端，所在叉装车部件已发生故障或将来会发生故障，
启动定时器并进行处理，车载智能终端控制警示装置以声、光、电的形式报
警，直到叉装车操作人员知晓故障发生或会发生故障后，停止操作叉装车设
备并手动清除报警设置，随后由叉装车操作人员通知设备拥有者已发生故障
或会要发生故障；叉装车生产厂家售后维护部门和叉装车用户都知晓已发生
故障或将来会发生故障，双方通过电话沟通协商，售后部门通过指导用户查
询和确认故障部位及程度，提出维修方案。待双方共同确认后，由售后部门
根据维修流程，进行备件和维修准备。
如图2所示，是叉装车与数据中心服务器远程通信与数据传输流程图；
所述叉装车与数据中心服务器远程通信与数据传输具体包括如下步骤为：
步骤11：安装于叉装车上的车载智能终端主动发起与数据中心服务器
的连接请求，请求数据包包含设备ID，时间戳信息；数据中心服务器始终
处于监听状态，一旦收到远程车载智能终端通信连接请求，则解析收到的通
信连接请求数据包，获得设备编号及时间戳，并判断是否注册，如果未注册
则新注册该叉装车设备；确认注册后，向远程车载智能终端回送确认并要求
远程车载智能终端发送通信参数信息；远程车载智能终端收到数据中心回送
确认后，读取通信参数并再次发送给数据中心服务器，数据中心服务器将收
到的通信参数与支持通信参数进行比较，向远程车载智能终端回送确认信
息，至此，通信连接过程建立完成；
步骤12：远程车载智能终端有数据要传输时，先向数据中心服务器发
送数据传输连接请求，数据中心服务器监听程序收到数据传输请求后，检查
数据中心服务器是否准备好接收，如果已准备好接收，则向远程车载智能终
端发送数据传输确认；远程车载智能终端收到数据中心服务器确认后，则持
续向数据中心服务器发送部件状态数据包；如果远程车载智能终端数据发送
完毕，或要处于休眠状态，则向数据中心服务器发送数据传输终止请求，待
数据中心服务器进行确认后，该数据传输终止。
如图3所示，是叉装车远程故障检测流程图；叉装车远程故障监控具体
包括如下步骤：
步骤21：数据中心服务器启动内部定时器计时，当到达预设计的周期
则启动故障监控程序，从车载智能终端设备的注册表中顺序读取设备ID，
根据ID号读取对应叉装车状态数据，进入步骤22；
步骤22：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车发动机机油温
度最低、最高、平均值，并与发动机温度正常阈值进行比较，如果超过正常
阈值则发动机机油温度异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤23；
步骤23：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车发动机机油压
力最低、最高、平均值，并与发动机压力正常阈值进行比较，如果超过正常
阈值则发动机机油压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤24；
步骤24：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车变速箱、变矩
器压力最低、最高、平均值，并与双变压力正常阈值进行比较，如果超过正
常阈值则双变压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤25；
步骤25：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车水箱温度最低、
最高、平均值，并与水箱温度正常阈值进行比较，如果超过正常阈值则水箱
温度异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤26；
步骤26：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车工作装置系统
压力最低、最高、平均值，并与工作装置系统压力正常阈值进行比较，如果
超过正常阈值则工作装置系统压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执
行步骤27；
步骤27：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车制动系统压力
最低、最高、平均值，并与制动系统压力正常阈值进行比较，如果超过正常
阈值则制动系统压力异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤28；
步骤28：故障监控程序读取计时间隔内该ID对应叉装车震动频率最低、
最高、平均值，并与叉装车震动频率正常阈值进行比较，如果超过正常阈值
则叉装车震动频率异常，进入异常处理过程；否则，继续执行步骤29；
步骤29：如果叉装车部件存在故障，则进行处理。同时，继续读取下
一个ID号对应的叉装车状态数据，循环进行故障检测。
如图4所示，是叉装车远程故障预测流程图；叉装车远程故障预测具体
包括如下步骤：
步骤31：数据中心服务器故障监控程序检测出远程叉装车部件当前不
存在故障，则启动故障预测程序，故障预测程序首先从车载智能终端设备的
注册表中读取叉装车的注册ID号，进入步骤32；
步骤32：故障预测程序根据注册ID号分别从故障历史数据表、部件监
控历史数据表、设备环境数据表、车载智能终端设备的注册表中读取该叉装
车的部件历史故障数据、历史故障监控判决数据、叉装车当前运行环境参数
(环境参数包括温度、湿度、大气压力、海拔高度等)、部件正常运行数据，
以这些数据作为预测基础，进入步骤33；
步骤33：故障预测程序根据步骤32中读取的四类数据对叉装车部件进
行故障预测，得出故障发生概率值，进入步骤34；
步骤34：故障预测程序将故障预测结果与预设阈值进行比较，如果大
于预设阈值则说明远程叉装车部件在不久的将来发生故障，随后进入故障处
理过程，否则说明远程叉装车部件运转情况良好。
总之，叉装车远程故障监控与预测方法可实现远程无人干预的叉装车部
件故障自主判断及自动报警，系统自主采集叉装车部件传感器实时状态数
据，并传输给数据中心服务器，数据中心服务器存储历史数据并进行自主故
障检测与故障预测，一旦发现部件故障或将来极有可能发生故障，则立即通
知售后，同时通过网络远程以指令形式告知车载智能终端，按预案进行故障
处理，对于故障叉装车以声、光、电等手段提醒操作员停止继续使用叉装车，
以免故障恶化。售后部门人员与叉装车用户通过沟通协商，确认故障部件及
程度，做好维修备件。
该方法无需人为检测叉装车实际使用情况，对存在的故障或将来极有可
能发生的故障都能及时作出预警，并能有效阻止用户继续使用叉装车，避免
故障恶化。由于能在第一时间发现故障及预测，售后维护部门可以提前做好
备件准备，安排好维修人员，叉装车用户在故障已发生或可能出现故障时，
就能停止操作叉装车，可以尽量减小故障恶化程度。该方法可以大幅提高叉
装车生产厂家售后维修应急响应能力，节约维修时间，也能缩短停机时间，
从而降低因停机带来的工程务工损失，同时也提高了叉装车的智能化水平，
进一步延长叉装车的使用寿命。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均
等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。