随着制造业的发展和机器人技术的不断提高,焊接机器人已成为现代工业生产中不可或缺的一部分。然而,焊接机器人在长时间的使用过程中难免会出现各种故障,给生产带来严重的影响。因此,对焊接机器人进行预测性维护,提前预知故障并进行处理,可以有效地提高生产效率和降低生产成本。通常采用单一元素确定某伺服电机故障的发生并不精准,本文通过采集伺服电机的多元素特征,来更加精确的判断该伺服电机是否有故障的发生。本文提出了一种面向焊接机器人工作站预测性维护的监测系统设计,依照物联网的基本架构,设计出一套依托于云平台的焊接机器人伺服电机的数据采集,并使用小波包变换进行信号特征提取,LSTM（Long Short Term Memory）神经网络进行故障发生位置的定位,以及运用云平台内嵌的界面开发工具开发一个可视化监测界面的整体系统。在数据采集方面,本文使用物联网技术将焊接机器人伺服电机的运行状态数据上传至云平台,包括电流、振动、温度等重要参数,并对数据进行实时监测和处理。在信号特征提取方面,采用小波包变换对原始数据进行预处理,并提取出多尺度信号的频域和时域特征。在故障分类定位方面,使用LSTM神经网络进行建模,将提取出的信号特征输入神经网络进行训练,实现对六轴焊接机器人的故障定位分类。在监测界面设计方面,采用汇辰云平台,设计了一个直观、简洁、易于操作的可视化监测界面,方便工程师进行实时监测和预警处理。本文的实验结果表明,采用小波包变换进行信号特征提取可以有效地降低数据的噪声干扰,提高信号的可辨识度,而采用LSTM神经网络,则能够更加准确地对六轴焊接机器人的故障进行定位和诊断。最终,本文实现了一套预测性维护的监测系统,并取得了较好的效果,为焊接机器人的智能化生产提供了有力的技术支持。