机器人故障诊断是指通过实时监测、数据分析和智能算法，识别和定位机器人系统中存在的异常或故障的技术过程。它综合运用传感器数据采集、状态特征提取、故障模式识别等方法，能够及时发现机器人机械结构、控制系统或执行机构中的潜在问题，为维护决策提供依据。现代故障诊断技术已从传统的阈值报警发展为融合机器学习、数字孪生等智能方法的预测性维护体系，显著提升了工业机器人的可靠性和运行效率。
在AI产品开发实践中，故障诊断模块已成为工业机器人产品的核心竞争力之一。通过嵌入式传感器和边缘计算设备采集振动、温度、电流等多模态数据，结合时序预测模型和异常检测算法，可实现早期故障预警。典型应用如协作机器人关节过热预警、SCARA机械臂振动异常诊断等。随着联邦学习等隐私计算技术的成熟，跨设备故障知识共享也将成为提升诊断准确率的新方向。