近年来,工业机器人的应用在制造企业产业升级中发挥着极其重要的作用,它也是智能制造的重点发展方向,但由于工业机器人是一个精密而复杂的机电系统,其性能会随着作业时间的增加逐渐下降甚至失效,在制造商的用户基数大幅度增长时,有限的现场专业维修技术人员就无法满足用户的需求。在智能制造时代,自动化设备的高可靠性使得预测性维护也变的尤为重要,期望能够在故障发生前对其潜在故障进行预警诊断,以达到较低的维护成本。为此,设计开发了基于Android移动智能终端的远程监测预警系统,为技术人员提供具有故障信息预警、状态监测和实时曲线显示功能的移动监测服务平台,实现维护方式的低成本以及高效率。本文首先详细介绍了课题研究的背景及意义,分析了远程监测系统的国内外研究现状及发展形势,在分析工业机器人监测系统需求的基础上,提出了系统的总体结构设计方案,并描述了系统各个部分的主要任务。其次,详细的阐述了远程监测移动端软件的设计与开发过程,根据系统要求采用TCP/IP协议实现不间断的网络通信并在Android Studio环境下开发了移动终端APP;然后讲述了整个监测系统的基础服务功能模块的设计过程,其中包括利用本地PC端获取工业机器人的工作状态信息以及数据采集的过程,搭建了网络服务器系统,并将所要监测的工业机器人数据进行了分类处理,对比了各种数据库的优缺点,结合本系统设计特点选择了最佳数据库,提出利用My SQL建立了关系型的监测信息数据库。之后进一步的剖析了远程监测系统的状态监测过程。最后介绍了工业机器人预警系统的设计与研究,对于工业机器人主要部件建立了数据模型,并研究了基于BP神经网络算法的故障预测方法且根据目标要求进行了算法优化以及实测分析,试得出一种可行性较高的故障诊断预警方法,以期最终实现通过远程监测及故障预警系统和相应故障预警诊断方法。