机器人是工业自动化生产中最重要的装备之一,其运行状态很大程度上影响着自动化生产线的整体安全和生产进程,因此对机器人的状态监测与故障诊断研究尤为重要,现阶段应用较为广泛的方法是对传感器采集到的各种信号做信号分析与处理。然而对于工业机器人来说,由于各个关节之间存在耦合作用,其前端关节的电流信号中包含后端所有关节的信息;加之机器人运行过程中,其转速大多处于变化之中,导致其振动信号为强烈的非平稳信号。针对上述问题,本文主要对机器人关节电流信号耦合分离和关节振动信号平稳化进行研究。本文首先对六自由度串联机器人关节电流耦合进行了机理分析,从动力学模型、双连杆机械臂动力学建模出发对工业机器人关节耦合机制进行了系统的阐述,通过电机的数学模型、定子电流分解和电流力矩关联模型,从原理上对关节电流的耦合现象作出了合理的解释。在实际应用中,关节电机电流信号中存在扰动,这对其耦合分析结果产生影响,因此在进行耦合分析之前需要对电流信号进行滤波预处理。本文针对电流信号的滤波预处理这个问题,采用零相位数字滤波器和奇异值降噪相结合的组合滤波方法。实际的机器人关节电流信号的预处理结果表明该方法能够有效的去除干扰。最后,针对机器人关节电流耦合问题,在明确耦合机理的基础上提出了一种电流耦合分离方法,其对预处理后的电流信号进行希尔波特变换将其进行分解,得到包络和瞬时频率,即耦合相关和无关两部分;针对振动平稳化处理问题,提出了一种基于同步电流的振动阶比跟踪方法,利用同步电流信号进行瞬时频率的提取,并对该瞬时频率进行光滑处理,利用光滑的瞬时频率曲线对振动信号进行阶比跟踪。通过QJR6-1钱江焊接机器人的实验结果分析证明了耦合分离和阶比跟踪方法的有效性。