工业机器人在各个行业广泛运用,有效地提高了企业生产效率,有助于相关产业升级。随着投运时间增长,工业机器人难免出现性能下降甚至故障情况,然而对种类和数量繁多的机器人进行人工巡查变得日益困难,因此对工业机器人进行远程状态监测十分必要。作为状态监测系统的前端硬件系统,精确采集机器人运行状态数据将直接影响状态监测分析精确度。本文以工业机器人为对象,研究工业机器人状态监测系统的关键技术,设计了一种基于嵌入式的工业机器人状态监测系统硬件,实现多通道实时采集、数据存储和网络传输等功能,能够满足工业机器人状态监测系统硬件的需要。本文主要工作如下:首先,分析工业机器人状态监测系统需求,并进一步分析了满足状态监测需求所需要的硬件功能;以压电集成电路（IEPE）传感器为对象,根据所需要硬件功能设计了一种基于ZYNQ的状态监测系统硬件架构,并对影响硬件系统实时数据采集、存储和传输的因素进行了分析;根据硬件架构并充分考虑模拟和数字信号隔离、敏感信号降噪,进行了模块化电路设计,电路主要包括数字高效电源模块、低噪声模拟电源模块、ZYNQ系统模块、数据存储模块、网络通信模块、多功能模拟信号调理模块、高精度数据转换模块和高速数字信号调理模块。其次,在所设计的硬件平台上进行嵌入式软件开发,根据硬件系统各项功能编写驱动和服务程序,设计了基于FPGA的并行数据采集和基于GO语言的多线程系统,实现了实时采集、存储管理、网络传输等功能。最后,对所设计的软硬件功能进行集成测试,分别测试了模拟信号调理功能、ZYNQ系统电路功能、数据存储功能和网络传输功能,对存储和网络传输进行了性能测试,实验结果表明,硬件系统能够满足实时数据采集、存储、传输要求。设计的硬件在±18 V输入范围下固有噪声约为63μVRMS,6 kHz内幅值误差小于1%。将本文设计的硬件系统进行联机测试,结果表明本文所设计的硬件系统可正常工作,能够满足工业机器人状态监测硬件需要。