本发明公开了一种基于数字孪生的工业机器人健康状态监测方法及监测系统，涉及设备监测技术领域，包括：利用多传感器采集工业机器人的实时状态数据，将实时状态数据与三维仿真模型匹配对齐构建数字孪生模型；通过自适应模型参数更新后的数字孪生模型获取孪生数据，将孪生数据与实时状态数据融合生成多源异构数据集；通过特征选择获取表征工业机器人健康状态的特征数据构建健康指标；基于深度置信网络构建健康状态评估模型，将当前健康指标参数作为模型输入，得到工业机器人健康状态评估结果。本发明融合振动数据、电气数据等多源异构数据，结合数字孪生对工业机器人的健康状态进行监测评估，为工业机器人状态监测和维护提供了可靠的参考依据。