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数字孪生驱动的设备故障预测与健康管理（PHM）技术创新1

数字孪生驱动的设备故障预测与健康管理（PHM）技术创

新

数字孪生驱动的设备故障预测与健康管理PHM技术创新

摘要

本报告系统阐述了数字孪生技术在设备故障预测与健康管理(PHM)领域的创新应

用方案。随着工业4.0和智能制造的深入推进，传统设备维护模式已难以满足现代工业

对高效、可靠、智能运维的需求。数字孪生技术通过构建物理设备的高保真虚拟映射，

结合大数据分析、人工智能和物联网技术，为设备全生命周期管理提供了革命性解决方

案。本报告从政策环境、技术现状、理论基础等多个维度展开分析，提出了基于数字孪

生的PHM技术创新框架，包括多源数据融合、高精度建模、智能预测算法等关键技术

路线。通过详细实施方案设计和经济效益分析，论证了该技术在提升设备可靠性、降低

运维成本、优化资源配置等方面的显著价值。报告还系统识别了技术实施过程中的潜在

风险，并提出了相应的保障措施。研究表明，数字孪生驱动的PHM技术将推动工业运

维模式从被动维修向预测性维护转变，为制造业数字化转型提供核心支撑。

引言与背景

全球制造业智能化转型趋势

当前全球制造业正经历深刻变革，以德国”工业4.0”、美国”先进制造业领导战略”、

中国”中国制造2025”为代表的国家级战略纷纷将智能制造作为主攻方向。根据国际数

据公司(IDC)发布的《全球数字化转型支出指南》，2022年全球制造业数字化转型投资

达到1.3万亿美元，预计2025年将增长至1.8万亿美元，年复合增长率达11.5%。在

这一背景下，设备作为工业生产的核心要素，其运行状态直接决定了生产效率和质量水

平。传统基于定期维护和故障后维修的设备管理模式已无法适应柔性化、智能化生产需

求，迫切需要向预测性维护转变。

设备运维面临的挑战

现代工业设备呈现结构复杂化、功能多样化、运行环境严酷化等特点，给设备运维

带来多重挑战。首先，设备故障造成的经济损失巨大，据美国ARC咨询集团研究，计划

外停机每年给全球工业造成超过6000亿美元损失，其中约30%可通过有效预测避免。

其次，传统维护方式存在过度维护或维护不足问题，前者造成资源浪费，后者则可能导

致灾难性故障。第三，设备数据呈现爆炸式增长，单台大型工业装备每天可产生TB级

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数据，如何有效利用这些数据成为难题。最后，专业运维人才短缺与设备复杂度提升之

间的矛盾日益突出，亟需智能化工具辅助决策。

数字孪生技术的兴起

数字孪生概念由美国密歇根大学教授MichaelGrieves于2002年首次提出，指物理

实体的动态虚拟映射。随着物联网、云计算、人工智能等技术成熟，数字孪生已从概念

走向工程应用。Gartner预测，到2026年，全球30%的工业设备将采用数字孪生技术，

而目前这一比例不足5%。数字孪生通过实时数据驱动、多物理场耦合、双向交互等特

性，为设备健康管理提供了全新范式。它不仅能可视化设备状态，更能模拟运行场景、

预测性能退化、优化维护策略，成为实现PHM的理想技术载体。

研究概述

研究定位与范畴

本研究聚焦于数字孪生技术在设备故障预测与健康管理领域的创新应用，旨在构

建一套完整的技术体系和实施方案。研究范畴涵盖设备全生命周期，从设计阶段的数字

孪生模型构建，到运行阶段的状态监测、故障预测，再到维护决策优化。研究对象重点

面向高端装备制造、能源电力、航空航天等对设备可靠性要求高的行业，同时兼顾通用

工业设备的普适性需求。研究内容涉及数字孪生建模、多源数据融合、智能预测算法、

维护决策优化等关键技术环节。

核心创新点

本研究的主要创新体现在三个方面：一是提出”物理数据知识”三重驱动的数字孪生

建模方法，突破传统单一数据驱动或物理模型驱动的局限；二是开发基于深度强化学习

的自适应预测算法，解决设备在变工况下的预测精度问题；三是构建数字孪生驱动的闭

环PHM系统，实现从监测、预测到决策优化的全流程智能化。这些创新将显著提升设

备故障预测的准确性和维护决策的科学性。

研究价值与意义

从学术价值看，本研究将丰富数字孪生理论体系，推动PHM技术向更高智能化水

平发展