随着《中国制造2025》的推行,我国自主研发的工业机器人已快速拓展至塑料、橡胶、食品等细分行业,但这些细分领域的自主研发机器人一般缺乏通用的说明文档,现场工作人员很难查看机器人的运行状态,机器人各个组件的故障更是难以分辨。为此,本文以某公司自主研发的橡塑自送料机器人为例,研究一套针对于橡塑自送料机器人的监测和故障诊断系统,不仅具有工程价值,也对研究其他我国自主研发工业机器人的监测和故障诊断系统具有一定的参考价值。首先,本课题对橡塑自送料机器人的功能和结构进行了分析,根据其结构特点和功能要求,建立了监测系统与故障诊断系统的总体方案,并且根据总体方案进行了相应的硬件配置。其次,根据状态检测的需求,利用OPC服务器技术开发了基于LabVIEW的运行状态可视化软件,实现对橡塑自送料机器人控制器PLC的数据采集和处理,实现对橡塑自送料机器人重要参数的监测和特定数据的保存;利用NI-DAQ技术解决了PC与NI采集卡之间的数据通信,实现了编码器和光栅尺数据的可视化与保存。对于橡塑自送料机器人中难以直接检测的料盘振摆问题,开发了一种基于视觉信号的振摆检测技术,通过NI的视觉工具库模块达成高速相机数据提取,根据目标要求对每一帧图像进行了二值化、面积检测、边缘检测、直线检测等几部分处理,得到每一帧图像振摆摆动先后的角度,经过整合,可以重现振摆摆动的过程,并可计算振摆的角速度,从而得到角振动曲线,实现了振摆过渡过程检测。最后,在监测数据的基础上,研究了一种融合虚拟仪器、故障树分析法的橡塑自送料机器人的故障诊断系统,详细介绍了故障树的建立、故障树的定性分析和定量分析,并根据建立的故障树建立专家系统。在规则库的建立中,根据橡塑自送料机器人的动作特性,将控制器程序按故障树的最小割集分割,以提高故障诊断的可靠性。通过实际测试,监测系统可以满足监测橡塑自送料机器人的重要参数的监测需求,故障诊断系统可以准确快速地将橡塑自送料机器人中模块的故障诊断出来。