数字孪生（Digital Twin，简称DT）技术的最新突破为预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）带来了革命性的变革。通过DT技术，设备状态的精准识别和故障的自主预测成为可能，进而显著提升了维护的可靠性。这一转变不仅优化了维护计划，减少了不必要的停机时间，还有效提升了企业的盈利水平和市场竞争力。尽管如此，DT在PdM领域的应用和研究尚处于探索阶段，尤其是机器学习（Machine Learning，简称ML）在基于DT的PdM中所扮演的角色尚未得到充分挖掘。本文旨在深入剖析机器学习在DT-PdM中的核心作用，通过系统的方法对相关文献进行梳理、评估和分析。同时，本文还将探讨ML在DT-PdM各个应用场景中的最新进展，并揭示和讨论该领域所面临的挑战与机遇。
数字孪生（Digital Twin，简称DT）技术，作为一项融合了物理实体、数字镜像及连接的技术，通过虚拟分析来增强物理实体的性能，已逐渐成为科技领域的热点。其起源于NASA的阿波罗计划，旨在整合网络空间与物理空间的信息和数据。尽管DT的概念最初由Michael Grieves提出，并已广泛应用于系统工程领域，但基于DT的智能制造实践仍处探索阶段。近年来，DT在产品生命周期管理方面的研究尤为活跃，尤其在预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）领域，其应用通过实时传感器数据与环境数据的融合，不断更新DT模型，以实现设备的主动管理与维护，从而提升系统的稳定性和降低成本。因此，深入研究DT-PdM的现状与挑战，对于推动精准设备状态验证、早期故障检测及系统稳定性提升具有重要意义。
机器学习是推动DT-PdM发展的重要技术支柱[24]。这一技术已广泛应用于制造和航空航天等多个领域，助力数据驱动的预测性维护发展[25,26]。随着传感器技术的不断进步，海量数据得以收集、存储并应用于维护决策中。机器学习通过挖掘这些数据中的隐藏知识，构建复杂的相关性，进而提升模型的预测准确性，为决策提供有力支持[27]。

在工业0的时代背景下，DT-PdM话题备受瞩目，尽管目前仍处起步阶段。众多研究者致力于探索机器学习技术在DT-PdM中的应用，如虚拟空间中的故障诊断和剩余使用寿命预测等[28,29]。然而，现有综述文章多聚焦于DT-PdM的应用场景分析或特定组件研究，对机器学习的作用和功能挖掘尚不够深入[5,30,31]。

为此，本文旨在填补这一研究空白。首先，我们提出了一个结合机器学习技术的DT-PdM框架，为相关研究提供全新视角。其次，通过对近五年相关论文的深入审查，我们系统分析了机器学习在DT-PdM中的关键作用和功能。最后，本文还探讨了实施DT-PdM时面临的研究挑战和未来机遇，特别是在高保真数字模型构建、数据融合、物理信息机器学习和云边协作等方面。
根据最新报告，到2022年，数字技术（DT）的支出已高达46亿美元，展望至2030年，这一数字预计将激增至约340亿美元。这涵盖了诸多领域，诸如计算机辅助设计（CAD）建模、数据连接、云计算、工业物联网（IIoT）软件平台、远程监控、机器学习以及系统集成等。从本质上讲，DT由三个核心部分组成：物理空间中的实体产品、虚拟空间中的数字镜像，以及连接这两者的数据和信息交互通道。DT实质上是一种逆向工程技术，它把物理世界中的一切活动都精准地映射到数字空间中。通过持续追踪和反馈，DT实现了真正的全生命周期管理。此外，DT还具备多项关键特性，例如促进物理实体与数字镜像间的协同通信、观察和预测物理实体的行为与性能、以及在现实世界中实施决策之前先以虚拟方式测试和优化运行等。

进一步而言，DT作为物理实体的数字化模型，不仅可用于模拟其行为和预测其性能，还可通过收集和分析大数据来持续改进。随着物联网、大数据和边缘计算等技术的飞速发展，制造业的DT建模迎来了前所未有的发展机遇。它能够识别和解决问题于问题发生之前，从而优化生产流程、减少停机时间并提升产品质量。DT的诞生与发展深深植根于工业领域，最初旨在确保美国空军装备的可靠性，后来逐渐演变为提高产品生命周期各阶段设计、开发和测试效率的重要工具。

在车间技术中，智能调度是一个不可或缺的环节。然而，传统的算法模型如马尔可夫模型，由于存在较高的耦合性，往往难以保证车间调度的长期稳定性和准确性。通过结合DT技术与真实和虚拟空间的交互，可以自动优化算法，从而增强生产计划和调度能力，最大程度地减少生产停机对现场的影响。
近年来，数字技术在制造业的应用日益广泛，商业前景显著改善。一个显著的例子便是“工业虚拟宇宙”的崛起。通过实时更新和集成数据及技术，数字孪生生态系统显著提升了工业设备设计和运行阶段的效率。值得一提的是，英伟达在推动这一领域的发展方面发挥了关键作用。其Omniverse平台不仅具备协作功能，还能精确模拟物理环境，使制造商能以高保真度可视化复杂流程和场景，确保细节得到完美呈现。此外，Nvidia在人工智能领域的实力也在分析元宇宙数据、推动预测性维护和性能优化方面得到了充分体现。

与此同时，DT技术已广泛应用于多个行业，如机械、物流、能源以及武器装备等。例如，劳舍尔等人开发了一种基于DT的仿真工具，有效缩短了工厂反应堆的停机时间，并为设计和决策提供了有力支持。吴等人则提出了一种利用万物互联和DT的冷链物流服务平台架构，旨在提升物流效率。Hu则探索了一种相互信息增强的DT方法，用于提升视觉引导机器人的抓取性能。此外，数控机床的精度问题也引起了研究人员的关注，他们正研究利用DT进行机床状态监测的方法。

在众多应用中，预测性维护（PdM）尤为引人注目。得益于大量学术研究的支持，PdM已成为PHM领域备受推崇的方法。许多机构通过采用PdM来降低成本并提高效率。预测性维护的前沿应用不仅改变了制造业的面貌，也为其他行业的数字化转型提供了有益借鉴。
尽管数据驱动的预测性维护（PdM）当前受到广泛关注，且易于收集输入信息，但物理建模在辅助PdM发展方面同样不可或缺。物理建模方法主要依托物理原理来深入探索、归纳和模拟系统的运行机制。例如，有限元方法便是一种重要的物理建模技术，它通过数学关系来揭示潜在的系统行为。此外，数值分析方法也被广泛应用于PdM中，通过微观角度分析裂纹的不确定性，对从传感器收集的应力数据进行建模，从而研究退化趋势并预测组件的剩余使用寿命（RUL）。

液压泵作为机器中的关键动力来源，其PdM实施便是一个典型的案例。da Silveira等人结合知识探索和映射技术，导出了液压泵的子过程物理模型和振动分析模型，为PdM提供了有力支持。艾瓦利奥蒂斯等人则开发了一种基于物理模拟模型的RUL计算方法，该方法对生产设备的寿命预测和健康管理（PHM）技术进行了深入研究，为PdM提供了更为全面的解决方案。

然而，当前基于PdM的方法往往仅侧重于单一的物理建模方法，对于物理领域多种模式的融合探索尚显不足。这些模式涵盖了运动场、化学反应、静电相互作用以及物理场等多个方面。混合数据驱动与物理建模的方法在这些挑战面前展现出巨大的潜力，有望为PdM带来新的突破。
在提升数据驱动模型的过程中，物理模型的融入变得越来越关键。一种新兴的方法是将物理模型生成的数据与原始数据进行融合，从而构建出更为精准的寿命预测模型。这种方法的有效性已经得到了研究的证实，特别是在构建高可信度模型方面[9,62]。然而，要利用机器学习来优化物理模型，必须满足一定的条件。这些条件包括明确输入和输出参数之间的因果关系，以及构建输入参数与输出结果的理论框架[22,64]。

为了进一步提高混合方法的准确性，近期的研究提出了各种创新策略。例如，郑等人开发了一种正则化深度多项式混沌神经网络，用于迭代学习展开系数，并以此提升卫星系统的可靠性[65]。Yu则提出了一种结合DT的混合物理和数据驱动模型，旨在识别变速箱中的微小故障[66]。同时，Chi等人建立了一种系统框架，通过构建极限学习机并运用堆叠自动编码器（AE）模型来模拟能源管理系统的行为，从而动态分析信息系统的实时可靠性[67]。李等人则提出了一种新颖的高维数据抽象框架，利用高斯函数捕捉潜在空间中的极限状态函数，以实现过程回归的可靠性降维[68]。

综上所述，数据驱动与物理方法的融合对于推动DT-PdM的发展至关重要。数据驱动方法虽能处理大量数据，但可能受限于数据收集和质量。而物理方法虽能弥补数据样本不足的缺陷，但将物理知识融入数据驱动模型可能面临挑战。因此，未来研究应更加关注数据驱动与物理方法的混合应用。

1 研究问题

针对上述提到的PdM DT的开发挑战，本节将深入探讨机器学习技术在其中的应用。我们围绕表1中列出的关键研究问题展开调查，旨在为DT-PdM的开发提供全面的视角和深入的理解。这些研究问题将作为我们分析的基础，引领我们探索ML技术在解决PdM DT开发难题中的潜在作用。

2 搜索策略

1 搜索词选择

针对上述提出的研究问题，我们精心设计了检索策略。在搜索过程中，特别注重关键词的精准性，同时结合检索资源和检索标准，力求全面覆盖与该主题相关的已发表文章。搜索查询采用了布尔运算符，以确保检索结果的准确性和相关性。具体的搜索策略如图2所示。

2 数据库选择

为确保搜索的全面性和准确性，我们选定了六个重要的数据库进行深入探索，它们分别是IEE EXplore Digital Library、Science Direct、Springer Link、Scopus、Google Scholar以及Taylor & Francis。这些数据库不仅具有广泛的覆盖范围，还包含了大量与预测性维护和数字孪生技术相关的研究文献。

3 文章筛选标准

在文章选择过程中，我们制定了明确的纳入和排除标准。排除标准主要用于筛选不符合要求的出版物，包括但不限于综述文章、缺乏数据来源或实验结果的文章、技术与文章主题不匹配的文章以及非英文文章。同时，我们也设定了纳入标准，以确保所选择的文章均以英文撰写，且专注于解决预测性维护中的数字孪生技术问题，或引入新技术以提升现有数字孪生技术的性能。

4 文章评估流程

在遵循上述标准的基础上，我们将对每篇文章进行仔细的评估。评估过程将综合考虑文章的质量、相关性和创新性，以确保最终选定的文献能够为我们的研究提供有力支持。
通过运用布尔运算符进行数据库关键字搜索，我们成功从六个核心数据库中检索到众多出版物。经过严格的筛选，遵循选择和排除标准，最终有26篇符合要求的出版物脱颖而出。这些出版物在解决预测性维护中的数字孪生技术问题方面有着显著的贡献，或者通过引入新技术进一步优化了现有数字孪生技术的性能。这些精心挑选的文献将为我们的研究提供有力的支撑，助力我们深入探索面向预测性维护的数字孪生技术。

5 近期研究工作分类

在上一节中，我们回顾了关于预测性维护中的数字孪生技术（PdM-DT）的最新研究进展。这些研究涵盖了DT技术在不同PdM应用中的实施过程，并特别强调了机器学习（ML）技术在其中的核心作用。尽管如此，仍有一部分研究尚未充分利用ML技术。为了更深入地了解这些研究，我们将近五年来的PdM DT相关文章进行了详细的分类。

在表2中，我们主要关注了两个分类目标：一是探索ML技术在PdM DT中的应用效果，以及这些技术是否已被用于构建预测模型；二是分析所采用的机器学习技术的类型，包括传统的机器学习算法、深度学习以及迁移学习等。

从分类结果来看，超过半数的研究已经采用了机器学习技术来构建PdM模型的数字孪生体。此外，我们还发现数据在机器学习中扮演着至关重要的角色，但往往被研究者忽视。因此，在未来的研究中，如何有效地整合和利用多源数据来进行DT-PdM将成为一个重要的研究方向。

另外，从表2中我们还可以得出以下一些见解：

（1）数据类型方面，研究涵盖了多种类型的数据，如传感器数据、检查数据、力测量数据等。机器学习技术在识别与设备健康和维护需求相关的工作模式、异常情况以及趋势方面发挥着关键作用。然而，如何有效地融合和利用这些多源数据来进行数字孪生体的构建仍是一个待解决的问题。

（2）在机器学习算法的使用上，各种算法如深度学习、支持向量机（SVM）和随机森林等已被广泛应用于PdM DT的研究中。其中，深度学习因其能够从多源数据中提取与设备健康状况相关的高级特征而成为主要选择。

（3）关于研究任务，这些研究主要集中在故障诊断、健康指数（HI）构建以及剩余使用寿命（RUL）预测等方面。这些任务是PdM的核心内容，旨在通过预测和识别可能出现的故障或设备退化情况来做出及时的维护决策。
深度学习在PdM应用中备受瞩目，其得益于高质量输入数据的汇集，涵盖信号、文本及图像等多类型数据。卷积神经网络（CNN）等深度学习技术已成功应用于轴承、齿轮箱、泵等设备的故障诊断、健康指数（HI）构建及剩余使用寿命（RUL）预测。然而，深度学习对数字孪生技术（DT）的影响尚待深入探讨。其使用不仅需要大量训练数据，还面临计算资源的高需求。同时，“黑盒”模型特性也带来了解释能力的挑战，这促使研究人员致力于开发适合PdM中DT的可解释模型。尽管如此，多数DT-PdM应用在处理大量输入数据源和运用机器学习技术时，仍存在数据源描述不清、多源数据收集不充分的问题。构建基于不充分多源数据的DT以提升PdM性能充满挑战，因此，深入研究机器学习在DT-PdM中的作用显得尤为迫切。