在工业生产当中,串联机器人已经得到了广泛的应用,但是工业机器人在使用过程中,由于零部件相互磨损以及在工作过程中受外力作用等,使得机器人极其容易发生故障,而一旦发生故障,末端执行机构便会产生动作畸变,加工时的位置姿态便会产生异常变化,轻则影响加工精度,严重时造成严重损失。因此,本文主要测试机器人运动时的加速度与角速度信息进行故障诊断研究。本文主要完成了以下几个方面的工作:（1）基于STM32与MPU9250设计并开发了信号采集系统。系统主要包含以下几个模块:STM32微处理器模块、惯性传感器模块、数据外部存储模块、串口通信模块以及GPRS网络通信模块,该系统可以实现三轴加速度与三轴角速度的采集、传输与存储。（2）基于C以及Visual C#开发了软件采集系统,该软件系统可以实现与上下位机之间字符命令的发送与接收,还可以对接收到的数据进行波形绘制,同时,还开发了信号分析处理功能,包括频谱分析、时域特征参数统计以及滤波处理等功能。（3）提出了一种基于听觉显著模型的瞬态冲击信号的提取方法,所建的模型采用Gammatone带通滤波进行分频,之后进行包络提取以及非线性压缩处理,最后在将得到的信号进行多尺度二维滤波处理,得到信号的时域显著图与全局显著图,从中提取出冲击信号,相比较传统模型,此方法提取到的冲击信号更加清晰,可以有效抑制背景干扰信号。（4）利用听觉显著模型提取出来的冲击信号进行故障诊断,提取出来的冲击信号进行特征参数计算,之后利用KPCA核主元分析法对多维特征参数进行降维,最后生成不同故障样本下的三维类聚显示结果图,从而达到对不同故障的识别。