1. 本选题研究的目的及意义

随着工业4.0时代的到来，智能制造已成为全球制造业发展的主要趋势。

智能车间作为智能制造的关键环节，其核心在于实现生产过程的自动化、智能化和信息化。

在智能车间中，工业机器人作为重要的生产设备，其运行效率和稳定性直接影响着整个生产线的生产效率和产品质量。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着智能制造技术的快速发展，工业机器人设备管理逐渐成为国内外学者研究的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在工业机器人设备管理领域的研究主要集中在以下几个方面：1.设备状态监测与故障诊断：研究基于传感器数据、机器学习等技术的设备状态监测方法，以及故障诊断算法和模型，例如基于振动信号分析的故障诊断、基于深度学习的故障预测等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题研究的主要内容包括：1.智能车间工业机器人设备管理需求分析：分析智能车间工业机器人设备管理现状，研究智能车间对工业机器人设备管理的需求，为系统设计提供依据。

2.智能车间工业机器人设备管理服务系统总体设计：设计系统的总体架构，确定系统的功能模块，并对系统数据库进行设计。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研法：通过查阅国内外相关文献，了解智能车间、工业机器人设备管理、服务系统设计等方面的研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论基础和技术支持。

2.案例分析法：对国内外典型的智能车间工业机器人设备管理案例进行分析，总结成功经验和存在的问题，为系统设计提供参考。

3.系统工程方法：采用系统工程的思想和方法，对智能车间工业机器人设备管理服务系统进行需求分析、总体设计、详细设计、系统实现和系统测试，确保系统开发过程的科学性和规范性。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.构建面向智能车间的工业机器人设备管理服务系统架构：针对智能车间环境下工业机器人设备管理的特殊需求，提出一种新的系统架构，该架构能够实现设备的实时监控、故障预警、远程诊断、预测性维护等功能，提高设备管理的效率和智能化水平。

2.研究基于多源数据的工业机器人状态监测与故障诊断方法：融合工业机器人运行过程中产生的多源数据，例如传感器数据、控制系统数据、环境数据等，采用机器学习、深度学习等方法，构建工业机器人状态监测和故障诊断模型，提高故障诊断的准确性和效率。

3.开发智能化工业机器人设备管理服务系统平台：基于微服务架构，开发智能化工业机器人设备管理服务系统平台，实现系统的模块化、可扩展性和可维护性，为企业提供灵活、高效的设备管理服务。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李杰,张霖,韩增辉,等.面向智能工厂的工业机器人智能化关键技术及发展趋势[j].机械工程学报,2021,57(18):1-20.

2.周济,丁汉,赵杰.智能制造:cims演进的新阶段[j].中国机械工程,2015,26(17):2281-2289.

3.陶飞,蒋斌,徐静.智能制造与智能工厂[j].计算机集成制造系统,2016,22(1):1-14.