工业机器人是推进制造强国的关键支撑装备,远程监控和故障诊断是维持其高可靠、高精度运行的重要保障。本论文旨在攻克个体差异显著、工况复杂多变下工业机器人的远程监控与故障诊断问题,并设计一套各大机器人厂商主流设备通用的工业机器人远程监控与诊断系统,系统的设计包括异常监控方法的设计、故障诊断方法的设计以及远程监控平台的设计三个方面。工业机器人的异常监控和故障诊断都是非常宽泛的研究领域,本论文由于篇幅有限不可能涉及到所有的方面,故挑选了机器人的碰撞检测以及机器人滚动轴承的故障诊断这两个十分重要的问题进行了研究,并提出了解决方案:（1）针对工业机器人的碰撞检测问题,首先对机器人进行了动力学模型的研究,然后对机器人的机械碰撞进行了MATLAB仿真。研究和仿真发现机器人的碰撞会造成机器人关节力矩的突变,也会导致关节角加速度以及角速度发生相应的变化。目前常用的一种碰撞检测方法是设定关节力矩阈值,这种方法很容易发生误报和漏报的现象。本文提出了一种基于机器人多维参数异常检测的机器人碰撞检测方法,该方法使用孤立森林算法得到机器人各关节多项参数的异常分数,然后设计了一个判定规则以判断碰撞具体发生在机器人的第几连杆。（2）针对工业机器人滚动轴承的故障诊断问题,对工业机器人滚动轴承的结构以及故障机理进行了研究,研究发现滚动轴承发生故障后最明显的一个表现就是振动加剧,并且滚动轴承不同部位故障的振动频率不同。为了解决工业机器人轴承故障诊断问题,提出了一种基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先结合使用完备全体经验模态分解法和小波包阈值法对轴承的振动信号进行降噪处理,然后通过小波变换得到轴承振动信号的时频特性图像,最后设计了一个深度卷积神经网络对时频特性图像进行分类。通过以上三步便能实现滚动轴承的故障诊断。为了实现机器人的远程监控,基于B/S（Browser/Server）架构设计了工业机器人远程监控平台,通过该平台用户可以在任何有网络的地方查看机器人的实时运行参数和运行状态。平台开发采用前后端分离的模式:后端基于J2EE（Java 2 Platform Enterprise Edition）平台、SSH（struts spring hibernate）框架开发,部署在Tomcat7服务器;前端基于VUE框架、Element UI库开发。在平台的设计中,主要做了以下工作:为了实现不同型号机器人数据的采集,对主流机器人设备接口进行了调研,并应用工厂模式编写了数据采集程序;为了实现数据的安全传输,在MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）协议的基础上设计了一种私有数据加密传输方法;为了保证系统的流畅性和易用性,使用Ajax技术或Web Socket协议实现端与客户端的交互。