1. 本选题研究的目的及意义

随着智能制造时代的到来，工业机器人在制造业中扮演着越来越重要的角色，其应用范围不断扩大，应用程度不断加深。

然而，工业机器人在长期运行过程中，受自身结构、材料、环境等因素影响，不可避免地会出现各种故障，例如零部件磨损、连接松动、传感器失灵等。

这些故障如果不能及时发现和处理，轻则影响生产效率和产品质量，重则导致安全事故，造成重大经济损失。

2. 本选题国内外研究状况综述

随着工业4.0时代的到来，工业机器人在制造业中的应用越来越广泛，对机器人运行状态监测和故障诊断的需求日益增加。

国内外学者和企业对工业机器人运行状态监测技术进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对工业机器人装备运行状态实时监测的需求，设计和实现一个功能完善、性能可靠的监测平台。

主要研究内容包括：1.构建工业机器人装备运行状态实时监测平台的系统架构，包括数据采集层、数据处理层、应用层以及平台安全设计。

2.研究数据采集模块的设计与实现，包括传感器选型、数据采集方式、数据预处理等，以实现对机器人运行状态数据的实时采集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.需求分析阶段：通过查阅文献、调研相关企业，分析工业机器人装备运行状态实时监测平台的功能需求、性能需求和安全需求，为平台的设计和开发奠定基础。

2.总体设计阶段：根据需求分析的结果，设计平台的总体架构，确定平台的功能模块和数据流程，选择合适的技术路线和开发工具。

3.详细设计阶段：对平台的各个功能模块进行详细设计，包括模块的功能、接口、数据结构、算法等，并进行模块测试，确保模块功能的正确性和可靠性。

5. 研究的创新点

本研究旨在设计和实现一个工业机器人装备运行状态实时监测平台，预期在以下几个方面实现创新：
1.多源数据融合的机器人状态监测：将传统的基于单一传感器的数据采集扩展到多源数据融合，例如将振动、温度、电流、视觉等多种传感器数据融合，提高状态监测的准确性和可靠性。

2.基于深度学习的故障诊断：采用深度学习算法对机器人运行状态数据进行分析，构建高精度、高鲁棒性的故障诊断模型，实现对机器人潜在故障的早期预警。

3.面向实际应用的平台设计：平台的设计将充分考虑实际应用需求，例如易用性、可扩展性、可维护性等，并提供丰富的功能，例如数据可视化、报表生成、故障预警等，为企业提供实际的决策支持。

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] 周洪波,王田苗,罗雪梅.工业机器人发展现状与趋势分析[j].机械设计与制造,2017(12):261-264.

[2] 赵欢,王耀南,张辉.面向工业机器人的数字孪生技术综述[j].机械工程学报,2021,57(15):1-16.

[3] 张晓辉,周鑫,李艳军.工业机器人健康状态评估技术研究[j].机械设计与制造,2021(1):273-277.