数字孪生本质上是物理系统在虚拟空间中的一种独特的映射模型。物联网、动态模拟、机器学习、增强现实/混合现实等技术作为支撑，数字孪生技术能够持续适应环境和操作的变化，并实现产品设计、工艺规划、调度优化、精准配送、智能控制、质量分析、能耗管理、健康管理等服务，为优化操作、产品全生命周期管理，并加速新产品开发提供了巨大的潜力。在传统的设备健康维护的基础上，提出新一代基于数字孪生的设备故障诊断和预测框架。

一、物理系统和智能传感器

（1）物理系统是实际世界的客观存在。为了构建设备故障诊断和预测性维护的数字孪生模型，需要从物理系统获得几何结构、材料特性、工艺参数、工作状态、操作环境等不同的系统属性，由于设备的运行状态不是绝对稳定的，零部件需要在高速、重载下长时间工作，此外设备的工作状态和操作环境也会不断变化，其使用性能将逐步退化。因此获得物理系统的动态状态对判断设备状态至关重要，多源低延迟高灵敏度的物联网系统的发展将决定这个过程能否实现。

（2）数字孪生模型的构成要素利用物理系统的基本物理信息和动态传感信息，通过基于物理模型和基于数据驱动的分析方法，可以构建数字孪生模型，该数字孪生模型是由数字模型、数据分析和知识库构成的。主要包括：

1）数字模型。数字模型以物理系统的几何和规则模型为基础，并从生产、操作和环境中采集传感数据构建系统，它描述了物理系统的子系统和组件的结构和动态变化过程。数字模型可以在虚拟空间中模拟不同状态、不同工况下的正常或异常行为，通过在数字模型中创建虚拟传感可以提高模型的保真度。这种仿真过程能够帮助我们更好理解物理系统的运行规则，从而更好地控制和优化物理系统。

2）数据分析。数字模型中表征的都是物理系统的可观测数据，想要挖掘更深的系统内部运行规律，就需要通过数据分析手段对系统响应进行特征提取，获得系统状态与系统响应之间的对应关系。数据分析是传统设备健康维护的关键，它用于描述、诊断、预测和规定物理系统的行为。同时将数据分析结果传递给物理系统的数字模型，以更新数字模型的参数。

3）知识库。通过仿真技术很难得到完整的客观系统的本质，需要通过对物理系统定期进行故障检测和分析，以维修报告的形式构建物理系统健康评定的知识库，通过不断完善故障模式、健康指标、诊断规则、阈值设定和操作风险等内容，物理系统能够不断提高抗风险能力。这能帮助企业根据单个设备的具体情况安排理想的维护计划和性能优化方案。