随着人工智能技术的发展,服务机器人逐步走进千家万户,为人们的生活提供了诸多便利。服务机器人工作在家庭环境中,其使用者包括老人和小孩,因此服务机器人的安全性至关重要。为提高服务机器人的安全性,本文设计了一种云端故障诊断系统,并对基于机器学习的故障方法进行研究。本文在综述机器人故障诊断技术的基础上,根据服务机器人运动控制系统故障分析,分别对云端故障诊断框架、云端故障诊断服务、故障特征选择、故障诊断模型进行设计与实现。在系统框架设计方面,对服务机器人运动控制系统进行设计以及故障分析,在此基础上设计了“云端-机器人”的系统框架。首先,机器人采集传感器数据,并通过WebSocket上传至云端,在云端对数据进行预处理;然后,基于集成树模型实现特征选择,将选择后的特征数据输入到故障诊断模型得出故障诊断结果;最后,将云端故障诊断结果通过云机交互接口反馈至机器人本体。在平台搭建方面,建立了故障诊断数据集,对云端数据库进行设计与实现;构建了四层故障诊断云服务架构,并采用Tornado框架对故障诊断云服务进行程序设计。在故障特征选择方面,首先,对数据进行标准化以及后向差分预处理;然后,研究了基于随机森林和梯度提升树算法的故障诊断以及故障特征选择;最后,提出了RF-GBDT故障特征选择算法,该算法融合了随机森林以及梯度提升树两者优势。实验表明,本文提出的RF-GBDT算法能够有效实现特征选择,故障诊断准确率有明显提高。在故障分类算法方面,针对传统故障诊断算法只关注当前状态数据的问题,提出了基于时间序列神经网络模型的故障诊断方法。首先,采用滑动窗口进行时间序列样本生成;然后,基于GRU神经网络提出一种改进的故障诊断混合模型,利用GRU神经网络提取时序特征,利用BP神经网络提取当前数据状态特征。多组对比实验结果表明,基于GRU神经网络的改进故障诊断模型具有更高的诊断精度;最后,在实际场景下进行系统测试,结果表明本文设计的云端故障诊断系统能够完成预期的故障诊断功能,可以有效提升机器人的安全性。