通过从机器人控制器内采集数据和外部传感器监测信息，在数据平台中存储和管理，然后将数据转化为机器人的健康信息，最后做出生产和维护计划排程。工业机器人常见的故障诊断和智能维护的内容有以下几点：

（1）启动故障；

（2）控制器死机；

（3）控制器性能低；

（4）FlexPendant 死机；

（5）所有 LED 熄灭；

（6）FlexPendant 无法通信；

（7）FlexPendant 的偶发事件消息；

（8）维修插座中无电压；

（9）控制杆无法工作；

（10）更新固件失败；

（11）不一致的路径精确性；

（12）油脂沾污电机和（或）齿轮箱；

（13）机械噪音；

（14）关机时操纵器损毁；

（15）机器人制动闸未释放。

工业机器人的数量庞大且生产环境十分复杂，如果加装外部传感器不仅影响本身的内部控制而且还会造成大量的成本浪费，需要运用有效的控制器信号来反映设备的健康状况。

由于机器设备种类繁多和运行工况过于复杂，难以评估设备的健康状况，需要运用同类对比和集群管理的方法来判断设备的衰退情况。通过有效的控制器信号参数，实现变工况、复杂系统的产线级到工厂级的预测性维护和集群运维管理。

从控制器中获得信号的采样频率较低，针对一些高频采样或波形信号的特征提取方法将不再适用，取而代之的是按照每一个动作循环提取固定的信号统计特征，如 RMS、方差、极值和特定位置的负载值等。采用同类对比（peer to peer）的方法消除由于工况多样性造成的建模困难，通过直接对比相似设备在执行相似动作时信号特征的相似程度找到利群点，作为判断早期故障的依据。在对设备进行聚类时，首先要根据设备的型号和使用时间进行第一轮聚类，随后则要根据设备的任务、环境和工况进行第二轮聚类。

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