机器人健康管理是指通过实时监测、故障诊断和预测性维护等技术手段，对机器人系统的运行状态进行全生命周期管理的方法体系。其核心在于采集机器人的机械、电气、电子等多维度运行数据，运用信号处理、机器学习和物理建模等方法，评估设备健康状态并预测潜在故障风险，从而优化维护策略、降低停机时间。这项技术既包含传统的振动分析、温度监测等物理传感技术，也融合了数字孪生、深度学习等智能化手段，形成了从数据采集到决策支持的完整闭环。
在AI产品开发实践中，机器人健康管理系统往往需要构建多模态数据融合架构，将时序传感器数据与运维日志、环境参数等进行关联分析。典型应用如工业机械臂的轴承磨损预测、服务机器人电池寿命评估等场景，通过边缘计算设备实时运行轻量化模型，再结合云端的大规模故障案例库进行深度分析。当前技术发展趋势正从被动式维护转向主动式健康干预，例如波士顿动力公司已开始在其四足机器人上测试基于强化学习的自愈控制系统。