数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射模型，在机电设备故障预测与健康管理中展现出显著的应用潜力。其技术原理在于利用传感器采集物理实体的运行数据，驱动虚拟模型实时更新，从而实现对设备状态的精准监控与分析[1]。在应用优势方面，该技术能够突破传统方法对复杂故障诊断的局限性，提供实时性强、精度高的故障预测与健康管理方案[2]。然而，数字孪生技术的应用也面临数据采集不准确、模型构建复杂及成本较高等挑战。针对这些问题，可通过优化传感器布局、采用模块化建模及合理规划资源等策略加以应对[3]。本研究为机电设备故障预测与健康管理领域提供了一种创新且有效的技术路径，具有重要的理论与实践意义。
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