机器人故障预测是指通过传感器数据采集、状态监测和智能算法分析，提前识别机器人系统中潜在故障风险的技术方法。其核心在于利用机器学习模型对设备运行状态进行实时评估，在性能退化或部件损坏发生前发出预警，从而实现预测性维护。这项技术通常结合振动分析、温度监测、电流特征提取等多模态传感数据，通过时序模式识别发现异常征兆。
在产品落地层面，故障预测能显著降低设备停机损失与维护成本。例如工业机械臂通过轴承振动频谱分析可提前两周预测齿轮箱故障，服务机器人则可通过电机电流波形监测预判驱动模块老化。当前技术难点在于小样本故障数据的特征泛化能力，以及多工况下的误报率控制。值得关注的是，数字孪生与迁移学习的结合正在为跨设备故障预测提供新的解决方案。