离心泵设备作为现代工业生产制造过程中不可或缺的液体输送与增压设备,其健康状态的好坏直接影响着企业的生产效率及经济效益,对于现代工业生产过程的重要性更是不言而喻。然而,目前国内对于离心泵全生命周期演化发展过程中,机泵内部复杂机械结构的故障诊断与健康管理、维护技术手段数字化与智能化水平不高,难以满足现代工业发展在新技术背景下的新需求。近年来,数字孪生与人工智能等技术的飞速发展,无疑为此注入新的动力。叶轮机械作为承受离心力、流体动力、振动、热应力及介质等综合作用的核心零件,最易发生异常与故障。因此,本文以某石化企业航煤管道运输中的离心泵为研究对象,借助于数字孪生技术,围绕离心泵数字孪生技术架构的构建、孪生模型的建立、叶轮机械故障诊断方法研究以及系统研发应用,进行了较为系统的研究,主要工作包括:1)针对如何基于数字孪生技术开展离心泵叶轮机械的故障诊断,本文首先对数字孪生五维模型各个维度的具体内容进行了详细概述与解析,并将其标准技术架构引申至离心泵数字孪生技术研究中。然后从离心泵物理设备、数字孪生模型、孪生数据、应用服务以及数据联通交互五个维度进行了具体应用分析,形成了本文的研究主线与具体数字孪生架构。最后通过对相关建模方法、仿真技术以及系统构建平台进行分析论证,确定了孪生架构中核心内容的实现方案,为后续研究工作的开展奠定了基础。2)针对离心泵数字孪生模型的建立问题,首先为建立可以解释与准确描述泵体内部复杂机械结构流场水力微观特性与宏观物理现象等流动属性的数字孪生属性模型,提出了基于计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）与数据驱动补偿相结合的离心泵数字孪生属性建模方法,实验结果表明,CFD数值模型确保了对于离心泵内部流场物理属性的解释与描述,数据驱动的误差补偿模型则进一步提升了出口压力水力特性的预测精度。其次,为建立与离心泵物理实体外形高度保真的三维外观模型,充分考虑现有条件与某些客观因素,采用点云逆向建模技术建立了离心泵数字孪生高保真外观模型。3)针对离心泵叶轮机械故障的诊断问题,根据离心泵数字孪生属性模型输出云图数据的特点,提出了基于Yolov5目标检测的故障诊断方法。首先,借助离心泵数字孪生属性模型来模拟叶轮叶片的随机断裂故障,生成具有不同故障特征的叶轮流场压力及速度云图;其次,基于对Yolov5算法的学习训练,获得压力和速度云图两类机器视觉模型,并结合统计分析实现叶轮机械故障的初步诊断;再次,考虑两类检测模型的优势互补特性,基于堆叠集成的思想将二者结果进行融合决策,以提升叶轮故障诊断的准确性。最后,经实验仿真分析,基于Yolov5目标检测方法可有效的检测异常叶片,并较为准确地初步诊断出叶轮故障,利用堆叠集成则进一步提高了故障诊断的准确度。4)针对离心泵数字孪生模型以及基于该模型的叶轮机械故障诊断方法应用落地问题,通过调研工程实际需求与分析系统可行性分析,基于2)和3)的研究工作,借助于Ansys、My SQL、Pycharm、Unity等开发技术与软件工具,开发了具有系统登陆、离心泵运行监控、预测指导、故障诊断及反馈等功能的离心泵数字孪生系统。经测试分析,该系统运行状态稳定,展示清晰直观,达到了预期目标,为提升离心泵设备健康维护与管理过程的数字化、智能化水平提供了有益探索。