1. 引言
研究背景：在现代工业体系中，机电设备作为核心组成部分，其稳定运行直接关系到生产效率与产品质量。然而，传统机电设备管理方式存在运维效率低、故障响应速度慢等问题，难以满足日益复杂的工业生产需求[3]。随着信息技术与制造业的深度融合，全生命周期健康管理技术逐渐成为提升机电设备管理水平的重要手段。数字孪生技术作为一种新兴技术，通过构建虚拟模型与物理实体的精准映射，为机电设备全生命周期健康管理提供了全新的解决方案[7]。因此，研究如何将数字孪生技术应用于机电设备健康管理，具有重要的现实意义。
研究目的与意义：本研究旨在探讨数字孪生驱动机电设备全生命周期健康管理技术的关键应用与方法，以解决传统设备管理中存在的问题。通过该技术的研究与应用，可以有效提高设备管理水平，实现设备运行状态的实时监测与故障预测，从而降低维护成本并提升企业竞争力[1]。此外，数字孪生技术的应用还能够优化设备设计、生产和维护流程，为企业提供更加智能化的决策支持，推动制造业向高质量发展迈进[7]。
2. 数字孪生技术概述
2.1 数字孪生技术的基本概念
数字孪生技术是一种以模型和数据为核心，通过多学科耦合仿真等手段，实现现实世界中物理实体与虚拟世界中镜像数字化模型精准映射的技术[1]。具体而言，该技术通过对物理实体的全生命周期数据进行采集、分析和整合，构建一个能够在虚拟空间中实时反映实体状态的高保真模型。这种映射不仅限于静态结构，还涵盖动态行为及环境交互，从而为实体对象提供全面的数字化表征。数字孪生技术的核心在于利用双向交互反馈机制，使虚拟模型与物理实体之间能够进行实时数据交换，进而支持对实体对象的诊断、预测和优化决策[1]。
2.2 数字孪生技术的发展历程
数字孪生技术的概念最早起源于工业界，特别是在航空航天领域的应用需求推动了其初步发展[14]。随着传感器技术、计算机仿真能力以及大数据分析方法的不断进步，数字孪生逐渐从单一领域扩展到多个行业。例如，在工业制造领域，数字孪生被广泛应用于产品全生命周期管理（PLM），包括设计、开发、制造、服务及维护等阶段[14]。此外，随着物联网和人工智能技术的兴起，数字孪生的应用场景进一步丰富，其在机电设备健康管理中的应用也逐步深入，成为提升设备运行效率和维护水平的重要工具[14]。
2.3 数字孪生技术的特点
数字孪生技术具有实时性、双向性和全生命周期性等显著特点，这些特性使其在机电设备健康管理中具有独特优势[14]。首先，实时性确保了虚拟模型能够动态反映物理实体的运行状态，从而为设备监测和故障预警提供及时支持。其次，双向性允许数据在物理实体与虚拟模型之间双向流动，不仅可以从实体获取运行数据，还可以通过模型反馈优化实体行为。最后，全生命周期性使得数字孪生能够贯穿设备的整个生命周期，从设计阶段的虚拟建模到运行维护阶段的实时监控，均能有效支持设备健康管理决策[14]。这些特点共同构成了数字孪生技术在机电设备健康管理中的技术基础和应用价值。
3. 数字孪生驱动机电设备全生命周期健康管理
3.1 设计阶段
3.1.1 辅助优化设计
在机电设备的设计阶段，数字孪生技术通过虚拟建模与仿真分析为设计优化提供了强有力的支持。通过构建设备的数字孪生模型，设计人员能够在虚拟环境中对设备的结构、性能进行全方位的测试与优化。例如，在施耐德电气的EcoStruxureTM机器专家数字孪生软件中，拖放式机电组件和虚拟现实/增强现实（VR/AR）界面使得设计人员能够快速完成“机电软”一体化并行设计[12]。这种设计方式不仅缩短了产品开发周期，还显著降低了设计风险。此外，数字孪生技术允许设计人员在设备制造前对其运行状态进行模拟，从而识别潜在的设计缺陷并加以改进，最终实现设备性能的全面提升。
3.1.2 验证设计方案
数字孪生技术在机电设备设计阶段的应用不仅限于优化设计，还能够有效验证设计方案的可行性。通过将设计方案转化为数字孪生模型，设计人员可以在虚拟环境中对设备的运行特性进行全面的仿真测试。例如，利用数字孪生技术，设计人员可以模拟设备在不同工况下的运行情况，并评估其性能表现[12]。这种方法能够帮助设计人员提前发现潜在问题，如结构强度不足或运行稳定性欠佳等，从而在设计初期采取改进措施，降低设计风险。同时，数字孪生技术还能够结合历史数据和实时反馈，对设计方案进行多维度验证，确保其在实际应用中的可靠性与稳定性。
3.2 生产制造阶段
3.2.1 生产过程监控
在机电设备的生产制造阶段，数字孪生技术通过实时监控生产过程，为生产管理提供了重要的数据支持。通过部署传感器网络和智能终端设备，数字孪生系统能够实时采集生产过程中的关键数据，并将其映射到虚拟模型中，从而实现生产进度的可视化监控[3]。例如，在“机电管家”智能化管理平台中，数字孪生技术被用于实时跟踪设备的制造过程，确保每个环节都符合设计要求。此外，通过对生产数据的分析，数字孪生系统能够预测潜在的生产瓶颈，并提前采取措施加以解决，从而保障生产计划的顺利执行。
3.2.2 质量把控
数字孪生技术在机电设备生产制造阶段的质量把控方面发挥了重要作用。通过对比实际生产数据与虚拟模型数据，数字孪生系统能够及时发现生产过程中的质量问题，并提出调整建议。例如，在“机电管家”平台中，数字孪生技术通过对设备制造过程中的实时数据进行监测，能够快速识别出与设计要求不符的制造偏差[3]。这种能力不仅有助于提高产品的良品率，还能够显著降低返工成本。此外，数字孪生技术还能够结合历史质量数据，对生产工艺进行优化，从而进一步提升产品质量和生产效率。
3.3 运行维护阶段
3.3.1 实时监测
在机电设备的运行维护阶段，数字孪生技术通过实时采集设备运行数据，为设备状态的精准监测提供了技术支持。通过在设备上部署传感器网络，数字孪生系统能够获取包括物理特性、空间特性以及电、声、光、化、热等多维度的实时数据，并将其同步到虚拟模型中[4][13]。例如，在电网运行中，基于数字孪生技术的设备监测系统能够实时展示设备的3维模型及其运行状态，使运维人员能够在远程终端直观地了解设备的运行情况。这种实时监测能力不仅提高了设备管理的效率，还为后续的故障诊断和预测性维护奠定了坚实基础。
3.3.2 故障诊断
数字孪生技术在机电设备故障诊断中的应用主要体现在其强大的数据分析与模型比对能力。通过对设备运行数据的深度挖掘，数字孪生系统能够识别出设备潜在的故障隐患，并为维修提供科学依据。例如，在航天发射塔摆杆机构的故障诊断研究中，基于数字孪生技术的系统通过对比仿真信号与实测信号，成功实现了对物理实体运行状态的精准模拟，其仿真精度高达96%[2]。此外，数字孪生技术还能够结合历史故障数据与实时监测数据，构建故障诊断模型，从而实现对设备故障的早期预警与精准定位。这种方法显著提高了故障诊断的准确性，降低了设备停机时间。
3.3.3 延长设备使用寿命
数字孪生技术通过优化设备运行策略与合理安排维护计划，为延长设备使用寿命提供了有效手段。通过对设备全生命周期数据的分析，数字孪生系统能够评估设备结构部件的损耗情况与使用寿命，并制定针对性的运维策略。例如，在变压器设备的状态评估中，数字孪生技术结合大数据分析与机器学习算法，对设备的历史数据和实时监测数据进行深度挖掘，从而预测设备的剩余使用寿命[13]。基于这些分析结果，运维人员可以合理安排维护计划，避免过度维护或维护不足的情况发生。此外，数字孪生技术还能够通过优化设备运行参数，减少设备运行过程中的损耗，从而进一步延长其使用寿命。
4. 数字孪生驱动机电设备健康管理面临的挑战与解决策略
4.1 面临的挑战
4.1.1 数据采集问题
在数字孪生驱动机电设备健康管理中，数据采集的准确性与完整性是首要挑战。传感器作为数据获取的关键工具，其精度直接影响采集数据的质量。低精度的传感器可能导致测量误差，从而无法准确反映设备的实际运行状态[4]。此外，数据丢失问题也不容忽视，由于网络传输中断、存储故障等原因，部分关键数据可能无法及时上传至数字孪生模型，进而影响对设备健康状况的全面评估。这种数据的不完整性与不准确性会显著降低健康管理的可靠性，甚至导致错误决策。
4.1.2 模型构建难题
模型构建是数字孪生技术的核心环节，但其复杂性与精度难题同样不容小觑。机电设备通常涉及机械、电气、热学等多个学科领域，因此需要融合多学科模型以全面描述设备行为。然而，不同学科模型之间的耦合关系复杂，难以实现无缝集成[11]。同时，模型参数的确定也是一大难点，许多参数依赖于实验数据和经验值，但实际运行条件可能与实验条件存在差异，导致模型精度不足。这些问题的存在使得构建高精度的数字孪生模型面临巨大挑战。
4.1.3 系统兼容性问题
数字孪生技术的应用依赖于多个系统的协同工作，但不同系统间的兼容性问题却成为制约其发展的瓶颈。例如，数据格式不统一使得来自不同系统的数据难以直接整合与分析；通信协议不一致则导致数据在传输过程中出现丢失或延迟现象[13]。这些问题不仅降低了数字孪生系统的运行效率，还可能引发数据孤岛现象，阻碍信息的有效流通与共享，从而影响健康管理的整体效果。
4.2 解决策略
4.2.1 优化传感器布局与数据融合算法
为应对数据采集问题，可通过优化传感器布局提高数据采集质量。合理布置传感器能够更全面地捕捉设备的运行信息，减少监测盲区。同时，采用先进的数据融合算法对多源数据进行融合处理，可以有效提高数据的准确性与完整性[4]。例如，利用卡尔曼滤波算法对传感器数据进行实时校正，结合小波变换技术去除噪声干扰，从而获得更可靠的数据来源。
4.2.2 改进模型构建方法
针对模型构建难题，可采用新的建模技术以提高模型精度和可靠性。例如，基于机器学习的建模方法能够自动挖掘数据中的潜在规律，减少人为干预带来的误差[11]。此外，引入专家知识也是改进模型构建的重要途径。通过将领域专家的经验融入模型设计过程，可以更好地处理复杂的多学科耦合问题，并优化模型参数设置，从而提升模型的整体性能。
4.2.3 加强标准化建设
解决系统兼容性问题的关键在于加强标准化建设。通过制定统一的数据格式和通信协议标准，可以确保不同系统之间的数据能够无缝对接与高效传输[13]。例如，采用国际标准化的数据交换格式（如JSON或XML）对数据进行编码与解析，同时遵循通用的通信协议（如MQTT或HTTP）进行数据传输，从而有效避免数据格式不统一和通信协议不一致带来的问题。此外，建立标准化的接口规范也有助于促进不同系统之间的互联互通，为数字孪生技术的广泛应用奠定坚实基础。
5. 案例分析
5.1 案例介绍
本文选取航天发射塔电缆摆杆机构作为具体案例进行分析。该机构是大型复杂机电液系统中的典型代表，其性能状态直接影响航天发射任务的成功与否[2]。此外，煤矿综采关键设备电牵引采煤机摇臂传动系统也被选为案例研究对象，因其运行环境复杂且故障维修难度大，能够充分体现数字孪生技术在机电设备健康管理中的应用价值[5]。这两种设备分别应用于航天发射和煤矿开采领域，均对设备的可靠性和稳定性提出了极高要求。
5.2 数字孪生应用过程
在航天发射塔电缆摆杆机构的设计阶段，基于数字孪生技术的“五维模型”理论构建了摆杆系统的数字孪生架构体系，并通过UG软件进行几何运动学和动力学建模，完成虚拟仿真模型的搭建[2]。在生产制造阶段，利用ADAMS和Matlab联合仿真技术对实际生产过程进行监控，确保生产质量。在运行维护阶段，通过传感器实时采集摆杆机构的运行数据，并将其与虚拟模型进行对比分析，从而实现故障诊断和预测[2]。对于电牵引采煤机摇臂传动系统，则采用BIM-Unity3D-HoloLens技术构建数字孪生驱动的维修指导模型，通过混合现实技术实现维修环境感知、数据信息交互及虚实注册融合，为故障维修提供直观指导[5]。
5.3 应用效果评估
应用数字孪生技术后，航天发射塔电缆摆杆机构的故障诊断精度达到96%，显著提高了设备的运行稳定性[2]。同时，通过优化维护计划，有效降低了维护成本。在煤矿综采设备中，数字孪生与混合现实技术的结合使得故障维修时间缩短了约30%，生产效率提升了20%以上，充分验证了该技术在提升设备管理水平和企业竞争力方面的优势[5]。这些案例表明，数字孪生技术在机电设备全生命周期健康管理中具有重要的应用价值和推广潜力。
6. 未来发展趋势
6.1 与新兴技术深度融合
数字孪生技术与人工智能、物联网等新兴技术的深度融合，将为其在机电设备全生命周期健康管理中的应用开辟新的方向。例如，通过结合人工智能算法，可以对数字孪生系统中采集的海量数据进行高效分析和预测，从而优化设备运行策略并实现故障的早期预警[10]。此外，物联网技术的应用能够进一步扩展数据采集的范围和精度，使数字孪生模型具备更强的实时性和准确性。这种融合不仅提升了数字孪生技术的应用价值，还为构建更加智能化的健康管理平台提供了技术支持。未来，随着这些技术的不断发展，数字孪生有望在更复杂的工业场景中实现更高水平的设备健康管理。
6.2 在更广泛领域推广应用
数字孪生驱动机电设备全生命周期健康管理技术的应用潜力不仅限于当前领域，其在更多行业和场景中的推广具有广阔前景。例如，在制造业中，该技术可以帮助企业实现生产线的智能化升级和设备的精准维护；在能源领域，数字孪生可应用于大型发电设备的健康管理，以提高能源利用效率和运行可靠性[10]。此外，随着元宇宙概念的兴起，数字孪生技术在服务型制造中的应用也将进一步深化，推动品牌传播和价值共创的新模式形成。因此，数字孪生技术的跨行业推广不仅能够提升各领域的设备管理水平，还将为产业数字化转型提供重要支撑。
参考文献
[1]陆剑峰;徐煜昊;夏路遥;张浩.数字孪生支持下的设备故障预测与健康管理方法综述[J].自动化仪表,2022,43(6):1-7.
[2]曹进华;洪瑛杰;周杰.基于数字孪生的航天发射塔摆杆机构故障诊断研究[J].兵器装备工程学报,2024,45(1):194-200.
[3]孙悦程.数字孪生技术在机电管家智能化管理平台中的应用[J].安装,2020,(12):17-19.
[4]相晨萌;曾四鸣;闫鹏;赵建利;贾伯岩.数字孪生技术在电网运行中的典型应用与展望[J].高电压技术,2021,47(5):1564-1575.
[5]张旭辉;张雨萌;王岩;杜昱阳;王妙云;谢楠;鞠佳杉.融合数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修方法[J].计算机集成制造系统,2021,27(8):2187-2195.
[6]张诚;马梓玮;刘斌;孙铮;徐俊.数字孪生驱动的小样本旋转机械剩余寿命预测[J].西安交通大学学报,2023,57(12):168-178.
[7]戴敏;张伟;沈克剑;胡永芳.基于数字化孪生技术的设备健康状态管理研究[J].中国设备工程,2019,0(19):28-32.
[8]李敬兆;张佳文;石晴;刘继超;刘阳.基于数字孪生的清扫装置智能运维系统设计[J].兰州工业学院学报,2024,31(1):12-16.
[9]杨俊峰;王红军;冯昊天;宋建丽.基于数字孪生模型的设备故障诊断技术[J].设备管理与维修,2021,(9):128-130.
[10]段淳林;邹嘉桓.元宇宙视域下数字孪生驱动的品牌传播创新机制研究——基于服务型制造的产品全生命周期分析[J].新闻与传播评论,2023,76(1):30-39.
[11]刘云鹏;刘一瑾;律方成;谢庆;高树国;高飞.数字孪生技术在输变电设备中的应用前景与关键技术[J].高电压技术,2022,48(5):1621-1633.
[12]无.价值重构与技术送代,助OEM厂商解锁新赛道![J].智慧工厂,2022,(11):25-26.
[13]符华;陈荭.基于数字孪生技术在电力设备的应用[J].电子技术与软件工程,2021,(20):229-231.
[14]亢宗楠;康献民;李宏宇;罗源昌;张迅.基于数字孪生的机电系统虚拟调试应用[J].机械制造与自动化,2022,51(2):199-202.
[15]王洋;李佳林;吴苏炜.基于数字孪生的水厂机电设备管理系统研究[J].设备管理与维修,2023,(15):180-181.
作者简介：段伟军（1982—），男，汉族，山西霍州人，本科，研究方向为机电。
