工业机器人是先进制造业的关键支撑装备，也是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。然而，由于长期服役于高加减速、强冲击的复杂工作环境，机器人的性能退化和设备故障问题十分突出。一旦工业机器人出现故障，轻则对企业的生产带来严重损失，重则危及操作人员的生命安全。因此，建立具有自感知、自诊断能力的工业机器人智能运维方法，不仅能有效降低机器人维护成本，还能显著提升协作安全性和服役可靠性，具有重要的学术研究意义和工程应用价值。

     目前工业机器人的运维方式主要以振动、声发射等外置传感监测为主，存在成本高，安装难，布线乱，效果差等一系列瓶颈问题，至今尚未形成规模部署和集成应用，严重制约了工业机器人的智能运维技术发展。在工信部、科技部等15部门联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》中明确指出：2025年我国将成为全球机器人技术的创新策源地，而机器人的自诊断与智能运维是亟待解决的共性问题之一。

     多源伺服信息作为一种非侵入式信息源，有望突破传统监测所面临的成本与技术瓶颈，为工业机器人状态感知与智能运维开辟新途径。本项目尝试通过内置多源伺服信息的深度挖掘、精准解读与有机融合，建立工业机器人的健康感知与自主诊断框架。本项目面向国家实际需求，通过控诊协同技术切实降低监测成本；研究成果不仅能有效拓展现有监测手段的应用范围，更为工业机器人智能运维提供理论支撑和有力工具。