工业机器人系统结构主要包括机械部分、传感部分和控制部分，这三个大部分进一步细分为六个子系统：机械结构系统、驱动系统、感知系统、机器人-环境交互系统、人机交互系统和控制系统，其优化方式如下：
机械结构系统
材料选择：选用高强度、低密度的优质钢材或铝合金等，以减轻自重，提高负载能力，如航空铝合金，在保证强度的同时可有效降低机身重量。
结构设计：采用模块化、紧凑化设计理念，减少零部件数量，增强结构稳定性；合理布局各部件，优化重心分布，提升运动精度和灵活性，如将电机、减速器等驱动部件尽量靠近关节处安装，减小传动误差。
连接方式：运用高精度的螺栓连接、焊接或胶接等工艺，确保各部件连接牢固可靠，减少松动和变形，例如在关键部位采用铰制孔用螺栓连接，提高连接强度和定位精度。
驱动系统
电机选型：根据负载需求和运动性能要求，选择合适的电机类型，如步进电机用于位置控制精度高的场合，伺服电机用于需要快速响应和精确控制的复杂运动场景。
传动机构优化：采用高精度的谐波减速器、滚珠丝杠等传动元件，提高传动精度和效率，降低噪音和能耗，优化传动比，使电机输出与负载需求匹配，发挥电机最佳性能。
电源管理：配备高性能的电源装置，提供稳定、充足的电力供应，并采用节能技术，如变频调速、能量回馈等，降低能耗，延长电池续航时间或减少电费成本。
感知系统
传感器校准：定期对传感器进行校准和维护，确保测量数据的准确性和可靠性，使用标准仪器对视觉传感器的色彩、分辨率、焦距等参数进行校准。
多传感器融合：综合运用多种类型的传感器，如视觉传感器、力传感器、位置传感器等，通过数据融合算法，提高感知系统的精度和可靠性，实现对环境和目标的全面准确感知。
智能感知算法：引入先进的图像处理、信号处理和机器学习算法，对感知数据进行分析和理解，提取有用信息，增强机器人的自适应能力和智能化水平。
控制系统
硬件升级：采用高性能的处理器、控制器和通信模块，提高控制系统的运算速度、数据处理能力和实时性，例如使用基于FPGA或GPU的控制器，加速复杂控制算法的运行。
软件优化：开发高效的控制算法和程序，如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等，提高机器人的控制精度、响应速度和稳定性，优化操作系统和中间件，提高系统的兼容性和可扩展性。
通信网络优化：建立高速、稳定的通信网络，采用工业以太网、无线通信等技术，确保控制系统与各子系统之间数据传输的及时性和准确性，加强网络安全措施，防止外部干扰和攻击。
工业机器人系统结构的优化是一个综合性的工程，需要从多个方面入手，通过不断优化这些方面，可以提高工业机器人的性能、精度和可靠性，满足不断变化的生产需求。
