近些年来焊装生产线、数控机床、轨道客车等复杂机电系统的稳定性和安全性已经成为全社会关注的核心。白车身焊装生产过程是汽车制造业的四大工艺过程之一,其运行好坏对生产成本和整车质量有极其重要的影响。白车身焊接机器人作为白车身焊装的关键部分,精准、有效的故障诊断是保证白车身焊装生产过程安全、可靠运行的关键技术手段,能够有效降低制造成本的投入、提高车身质量,充分利用有限资源。随着经济的发展和社会的进步,焊接机器人也朝着集成化、精密化、高端化的方向发展,而对其进行及时的维护以保证正常运行成为一个巨大的挑战。由于焊接机器人机械结构和电气原理极其复杂,一旦产生故障就会造成极大损失。因此,急需提高焊接机器人的可靠性和安全性,发展针对白车身焊接机器人的故障诊断技术。本文在国家自然基金应急管理项目、吉林省科技厅重点研发项目和吉林省科技厅中青年科技创新及领军人才团队项目的支持下,对白车身焊接机器人故障诊断、性能退化预测中现有问题进行剖析和研究,并提出使用基于半定量信息的方法来解决存在的问题,主要研究内容如下:首先,对白车身焊接机器人的基本结构和工作机理进行分析,选取整个焊接机器人作为研究对象,对机器人本体及三个分系统关键部件的故障机理及影响进行详细分析,为后续白车身焊接机器人故障诊断奠定基础。其次,针对白车身焊接机器人故障诊断问题,由于其部件复杂、关联性强的特点,故采用故障树（Fault Tree Analysis,FTA）来对其层层分解,揭示其故障机理。针对焊接机器人故障发生概率低,数据获取困难的问题,采用某工厂的故障日志数据和软件模拟故障概率的方式来确定故障数据集,并采用故障树（FTA）和置信规则库（Belief Rule Base,BRB）结合的方法,将故障树的分析结果转化到BRB的置信规则中,从而实现焊接机器人的故障诊断。针对BRB模型中前提属性参考值设置不准确的问题,提出依据输入数据波动和等级均匀分布的方式来确定参考值。最后,对于性能状态缓慢退化的白车身焊接机器人来说,在发生故障之后对其进行“事后维修”是不够的,若能在未发生故障时或故障有表征呈现时对其进行“预先维修”,有助于维修策略的制定和维修时机的把控。针对上述问题,提出一种考虑隐含行为的置信规则库预测方法（Hidden Belief Rule Base,HBRB）。该方法在对焊接机器人进行性能退化评估的基础上,将性能视为隐含行为,以不同的运行工况作为HBRB模型的可观测指标,用来描述其隐含行为,能够解决不同时间和运行条件下的性能退化预测问题。性能退化预测是故障诊断的进一步补充,在发生故障之前,依靠性能退化预测技术提前预知故障的发生,才是将来机电系统维护保障发展的新方向,能够为白车身焊接机器人的故障诊断提供有效手段与方法。