随着智能制造和工业“4.0”的提出,企业越来越多地将工业机器人投入到生产作业中。为了尽量避免故障发生对生产作业或者人身安全造成负面的影响,提升生产效率和质量,需要监测生产车间的机器人运行状态,确保机器人设备达到最好的工作状态。现如今,我国对于工业机器人状态监测系统的研究与国外还有较大的差距,主要表现为:机器人设备采用不同协议标准、采集数据方法多样、上层数据表达格式不一致等方面。为此,本文建立了基于MTConnect协议标准的机器人模型,并将此模型应用于工业机器人状态监测系统。本论文在研究现有机器人监测系统的基础上,建立了基于MTConnect协议标准的机器人模型,设计了机器人状态监测系统,利用MTConnect的优势,设计了适用于本课题的适配器和代理来采集数据,并将采集到的数据以MTConnect规范样式的XML格式输出,解决了数据采集规范化以及数据表达格式化的问题。该系统可以实现机器人状态信息的及时显示、历史数据查询等功能,从根本上提升了制造企业的经济效益。本文从如下几个方面介绍相关技术与内容:一、分析了状态监测系统的需求,确定机器人状态监测系统的网络架构,分析该系统架构各个模块之间的通讯协议以及其涉及的关键技术。二、研究了机器人的机械结构,分析了基于MTConnect的机器人建模的方法,并建立MTConnect的机器人数据模型,包括静态模型、组件模型和过程模型。三、设计了规则字典映射算法和基于改进的RSA加密XML文档的方法,并应用于采集数据中的数据转化过程和数据加密存储过程。四、设计了机器人状态监测系统的各个功能模块,从整体上设计了基于MTConnect的机器人状态监测系统软件,并实现了软件的各部分功能。五、在DAYE四轴机器人平台上进行机器人数据采集和状态监测验证,本文设计的模型能很好地应用于状态监测系统,并能够达到数据表达标准化和规范化的效果。