机器人技术的发展正在不断改变着人们的生活和生产方式,服务机器人是其中一个热点的研究领域,市场潜力巨大,受到越来越广泛的关注。然而,服务机器人通常工作在与人共存的环境中,为避免运行过程中因故障造成严重后果,对服务机器人开展故障诊断研究是必要的。本文分别从故障诊断云服务、虚拟故障样本生成以及改进故障诊断方法等部分进行研究,主要内容如下:首先,本文基于实验室的已有服务机器人底层运动控制系统分析其常见的故障,设计机器人底层至云端的故障数据采集方法,结合已有的云服务平台,搭建服务机器人故障诊断云服务系统,设计基于云平台的故障诊断云服务的框架和流程。其次,为了解决服务机器人故障诊断数据集短缺的问题,本文基于生成对抗网络设计虚拟故障样本生成方法,通过多种上下采样方法进行特征降维和数据还原。多种故障诊断模型的对比实验结果表明,本文提出的基于生成对抗网络的虚拟故障样本生成方法能够有效解决故障诊断数据集短缺的问题,提高故障模型的诊断精度。为了提高服务机器人故障诊断时序模型的效果,本文提出一种时序模型动态时间步的方法,通过分析序列数据中有效数据和噪声数据的分布,结合模型当前已知的信息,控制时序模型动态调整其处理序列数据所使用的时间步,并基于LSTM神经网络模型对该方法进行验证。实验表明,该方法相比传统的LSTM网络的故障诊断模型在保持较高诊断准确率的同时,平均消耗的时间步大幅度降低。最后,本文基于云服务平台对服务机器人故障数据集的传输和存储、算法模型的部署以及服务发布进行测试,并在实际场景下检验故障诊断云服务的效果。结果表明,本文设计的基于云服务平台的服务机器人故障诊断方法能提供可靠、准确的故障诊断服务。