摘要：本文介绍了数字孪生相关概念及其对设备智能化运维管理系统的作用。文中先对数字孪生的概念进行介绍，之后分析数字孪生在设备管理中的功能发挥，从整体上描述了数字孪生的构建和设备之间的联系，智能监视的系统架构设计、信息交互策略、实时数据解析和设备的健康状态，此外也对该类设备运行情况的实时监测、数据提取，故障诊断和智能预警系统的步骤以及通过对数字孪生技术的应用优化生产流程及资源进行讨论。

关键词：数字孪生技术；机械设备；实时数据分析

引言

随着工业智能化的深入，在机械设备管理方面的提高也是为了最终提高运行效益。数字孪生基于设备的虚拟建模，并对设备进行状态的实时采集，借此可以对设备的状态进行实时监控、故障预测、健康管理，从而可延长设备的寿命周期、降低设备的停机时间，也可以帮助企业改进产品制造过程、提高设备的利用率。数字孪生应用于智能设备管理中，基于虚实的数据交互和精准反馈，推动智能设备管理更加智能化，更有效率，自动智能化。数字孪生的应用于设备健康状态监视、设备故障诊断、生产排产领域，从而让企业的生产整体效率、设备使用率都得到很大提高。

1. 数字孪生技术概述

数字孪生技术是通过建立实体的虚拟模型去追踪实体的各项信息，甚至可以对实体进行持续信息交换的新型技术。该技术主要依靠传感器、互联网、大数据分析技术，将实体运作过程中的各项数据获取下来并产生一个与实物形态一样的数字孪生体，该孪生体可以准确反映实体当前的状态，还可以根据数字孪生体模拟预测设备未来可能出现的故障和性能衰退现象。随着计算能力和数据挖掘技术的发展，数字孪生已经成为了制造业设备管理的一种趋势，能够实现设备的智能生产、智能维护等，提高了设备管理的效率和可靠性。

2. 基于数字孪生的机械设备智能运行监控系统设计

2.1 构建数字孪生模型

在构建数字孪生模型中，其主要任务是让实际机器工作的状况与机器的数字化模型达成高度一致，通过安装传感器以及物联网技术，实时地获取关键数据，例如温度、压力、振动，为模拟模型提供有用的数据。既可以保持模型的实时性，也可以保证它们能够真正反映出实际机械目前的工作情况。用电脑辅助设计 （CAD） 和电脑辅助工程 （CAE） 软件构建机械的3D 仿真模型，并结合机械的实际工作环境，对它们进行相应调整，使之和实际的机械相一致，把历史数据和实时数据结合起来，使模型能够预测机械未来的工作情况，寻找可能发生的问题，并提供更准确的保养建议。最后使这个数字孪生模型能够不断改进，对机械的健康监测以及故障预判起到重要的支持作用。

2.2 设计智能监控系统架构

作为重要的数据采集、传输处理性能，必须要保证智能化控制系统的建立具有一定的灵活性，确保可以满足多种不同类型设备的应用。该系统的数据采集模块应该负责采集设备各项指标数据，并利用物联网技术将数据能够及时传输到云端或者本地服务器。此外，作为整个系统的关键部位，数据处理模块则需要利用大数据处理技术对实时数据进行分析，从而得出设备运行方式、健康状况以及其故障问题等。此外，在具有强大可视化模块的支持下，可以确保能够及时将设备状态反馈给运营维护人员并进行及时处理。通过这些分析出来的数据，决策支持模块可以实现智能决策制定方案以及作业资源调配，提升设备的应用效能、资源利用率。因此，该框架应该具备一定的灵活度与伸展性，这样才能满足不同设备类型、服务线的要求。

2.3 实现智能监控与故障诊断

为了提高机械设备的工作效率，可以采用智能监控与故障检测技术，依靠实时的数据监控与分析。采用传感器对机械机体的重要参数进行持续的监控，并及时将获取到的数据发送到分析中心，同时利用智能的故障检测程序对设备运行状态进行检测，识别出机械设备在运行中的异常情况，及时将可能出现的故障点找出来。而且在该阶段，可以根据过去的数据以及当前实时监控的数据，提前进行预防性的维护，并通过对故障检测智能报警系统提前将出现的故障进行提醒。故障智能检测系统通过不断的数据分析，故障检测系统将会不断优化模型，提升对于故障诊断的精准度，减少人的主观行为，提升机械设备的稳定性。同时能够对管理经营者提供更加详细的故障信息，能够便于经营者做出更加合理的保养决策。

3.1 设备运行状态的实时监控与数据采集

作为数字孪生的应用之一，实时监视设备运行状况则是重要使命之一。在设备上安装各种类型的传感器，持续获取设备运行的相关数据，如温度、压强、振动、速率等，将数据通过物联网技术传送到云端或者本地数据中心，以确保系统实时反应功能体现设备健康状态。将实时信息与虚体模型进行比对分析，得出设备是否处在良好运行状态。通过精细监视设备数据，有助于设备状态在故障发生前就检测出来，帮助维修人员进行预先判定，降低设备故障概率，提升设备服役时间及产值效益。

3.2 故障检测与智能预警系统的实现

因此，基于大数据分析、智能化算法的故障诊断和智能预警系统能够自主判断机台可能发生故障的故障风险。系统会不断监测机台工作状态，如发现异常，如发现温度升高、异动等，都可能预示着机台即将发生故障。用故障诊断算法对设备正常工作流程和异常表现进行比对，确定出问题所在的同时，产生告警信息。而利用之前的信息记录和现在监测结果，智能预警系统也可以推断机械设备可能发生故障的时间，提前发出告警信息，帮助维护人员在故障发生之前进行维护，减少机台不工作时间，避免生产制造中不必要的停工停产，确保生产线正常连续运转。

3.3 生产线优化与资源配置管理

数字孪生体的应用可以提高产品制造过程的生产效率、资源配置。通过对生产设备的操作数据，动态优化生产节拍，优化生产计划，合理配置资源，保证生产效率。通过监测设备健康状况，还可以提前更换维护计划，避免停产，节省资源。通过虚拟原型以及实时数据分析，可以模拟多种生产场景，估计不同的资源分配，提高生产效率，降低生产成本。

结论：

运用数字孪生技术在机械智能检测系统中所实现，带来了提升设备管理水平、降低设备故障发生概率以及优化设备配置比等方面的新思路。建立与实体机器相同的虚体模型并结合对数据信息的实时采集和大数据分析，数字孪生可以对设备的运行状况做到实时掌握、潜在问题的检测和预测健康状态；而智能检测系统也可以实现自主生产计划调整和资源配置调整，还可运用智能告警来减少非运行时间，进一步提升生产效率。数字孪生的发展推进了智能制造发展的同时，也驱动着生产过程自动化和智能制造连续优化进程，其应用有着广阔的前景和深远的意义。

参考文献：

[1]？陈方周 ， 杨立斌 ， 张琦 ， 等 . 基于数字孪生的太阳能无人机状态可视化监控系统 [J]. 数字技术与应用 ，？2024，？42（5）：116-118.

[2]？李自尊 ， 张一凡 . 智能运维监控平台在数字孪生黄河建设中的应用[J]. 水利水电快报 ，？2024，？45（1）：95-100.

[3]？孙腾 ， 徐希涛 ， 刘欣 ， 等 . 基于数字孪生技术的污水处理厂仿真监控设计研究 [J]. 环境科学与管理 ，？2023，？48（8）：99-104.