ABB机器人（中国）服务商    

监测工业机器人状态的工具和技术，可分为 硬件监测工具、软件诊断系统、智能分析技术 三大类，覆盖从传感器数据采集到故障预警的全流程，适用于不同品牌机器人的状态监测与预防性维护。

一、 硬件监测工具：直接采集设备运行数据

这类工具通过加装或集成传感器，实时获取机器人的物理运行参数，是状态监测的基础。

1. 振动监测工具

• 核心设备：加速度传感器、振动分析仪、无线振动节点

• 监测对象：机器人关节减速器、伺服电机、滚珠丝杠

• 应用场景：通过监测振动频率、振幅和频谱，判断齿轮啮合磨损、轴承间隙超标等问题。例如，ABB 机器人关节振动值超过 5mm/s 时，提示减速器润滑油变质或齿轮损坏。

• 优势：可在机器人运行中在线监测，无需停机。

2. 温度监测工具

• 核心设备：热电偶传感器、红外热像仪、温度巡检仪

• 监测对象：伺服电机定子、减速器壳体、控制柜散热模块、电缆接头

• 应用场景：电机温度异常升高（超过 80℃）可能是线圈老化或过载；减速器壳体温差过大，提示润滑不足。红外热像仪可快速扫描机器人本体，定位局部过热区域。

3. 电流 / 电压监测工具

• 核心设备：电流钳形表、功率分析仪、数据采集模块（DAQ）

• 监测对象：伺服驱动器输出电流、控制柜电源电压、电机相电流

• 应用场景：电机空载电流异常波动，提示转子轴承磨损；驱动器过流报警前，电流值持续偏高，可提前预警过载风险。

4. 位置与精度监测工具

• 核心设备：激光跟踪仪、三坐标测量机（CMM）、视觉定位系统

• 监测对象：机器人 TCP（工具中心点）精度、关节定位偏差、重复定位精度

• 应用场景：定期用激光跟踪仪检测机器人多姿态定位精度，当偏差超过 ±0.1mm 时，需进行参数补偿或机械校准。

5. 油液监测工具

• 核心设备：油液颗粒计数器、润滑油质分析仪、铁谱仪

• 监测对象：减速器润滑油、液压系统液压油

• 应用场景：通过分析油液中的金属磨粒含量、粘度、水分，判断齿轮磨损程度。例如，磨粒浓度超过 1000 个 /mL（ISO 4406 标准），提示需更换润滑油并检查齿轮状态。

二、 软件诊断系统：分析数据并生成预警信息

这类系统集成在机器人控制柜或上位机中，通过解析硬件采集的数据，实现故障诊断和保养提醒。

1. 机器人自带的诊断软件

• ABB：RobotWare 诊断模块、Predictive Maintenance 功能

• 发那科：ZDT（零停机时间）系统、iRVision 视觉诊断

• 库卡：KUKA.CNC 诊断界面、KUKA Connect 云平台

• 安川：YRC1000 故障代码查询系统、Σ-7 伺服诊断软件

• 主流品牌系统

• 核心功能：读取机器人运行日志、伺服驱动器参数、保养计时器数据；自动生成故障代码和保养提示；支持远程查看设备状态。

• 应用场景：示教器弹出 “减速器保养提醒”，或 ZDT 系统推送 “电机轴承寿命剩余 20%” 的预警信息。

2. 第三方工业诊断软件

• 核心软件：西门子 MindSphere、GE Predix、施耐德 EcoStruxure Machine Advisor

• 核心功能：接入多品牌机器人的传感器数据，构建统一监测平台；设置自定义预警阈值；生成设备健康报告。

• 优势：适用于多品牌机器人的产线级集中监测，打破品牌壁垒。

三、 智能分析技术：实现预测性维护与故障溯源

这类技术基于大数据和人工智能，对监测数据进行深度分析，从 “事后维修” 升级为 “事前预警”。

1. 机器学习与深度学习算法

• 核心技术：故障诊断模型（如 SVM 支持向量机、CNN 卷积神经网络）、寿命预测模型（如 LSTM 长短期记忆网络）

• 应用场景：通过训练历史故障数据，模型可识别振动、温度数据中的异常特征，提前 1-2 个月预测减速器或电机的故障风险。

• 案例：某汽车焊装线采用 LSTM 模型，对库卡机器人关节数据进行分析，故障预警准确率提升至 92%，停机时间减少 40%。

2. 数字孪生技术

• 核心概念：构建机器人的虚拟数字模型，实时映射物理设备的运行状态。

• 核心功能：在虚拟模型中模拟机器人的负载变化、运动轨迹，预测不同工况下的部件损耗；通过虚拟调试优化运动参数，降低实际运行中的磨损。

• 优势：无需在物理设备上进行破坏性测试，即可评估设备寿命和维护需求。

3. 边缘计算与物联网（IoT）技术

• 核心架构：传感器 → 边缘网关 → 云平台

• 应用场景：边缘网关在机器人本地实时处理振动、温度数据，过滤无效信息后上传至云端；云端系统进行大数据分析，生成维护建议并推送至维护人员手机 APP。

• 优势：降低云端数据传输压力，实现毫秒级实时预警。

四、 不同监测需求的工具选型建议