当前,新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界各个主要发达国家均将智能制造作为未来制造业的发展方向,纷纷提出以智能制造为核心的工业化战略。数字孪生和人工智能是智能制造重要的支撑技术。智能工厂/车间/产线是实现智能制造的重要载体。数字孪生产线是人、信息和物理系统深度融合的最基本单元。对数字孪产线进行剖析不仅有利于深入理解数字孪生系统,还有利于数字孪生快速落地实践。本文提出了一个基于机电一体化方法的数字孪生产线开发框架,并在此基础上提出了一种数字孪生产线开发方法。本文使用VUP作为建模核心,使用Anylogic作为仿真核心构建数字孪生产线,并给出系统测试和部署结果。本文主要工作可以分为两部分,分别是生产线数字孪生系统的实现和扩展的柔性生产线的智能调度,详细内容如下:首先,对智能制造、数字孪生产线以及人工智能在智能调度中应用研究现状进行回顾和总结。探讨了数字孪生和数字孪生产线的概念、构成和层次。给出了数字孪生产线开发方法,详细描述了依据该方法的开发过程。进一步的,提出了数字孪生产线开发模型,并介绍了该模型中每一个模块的具体内容。其次,基于机电一体化方法,对数字孪生产线需求和功能进行分析,并提炼了作为后文开发指导的数字孪生产线基本功能。通过物理产线与虚拟产线间数据流通过程,对数字孪生实现中研究较少的反馈控制功能进行深入分析,给出了实现反馈控制功能面临的难题和对应的解决方案。此外,提出了具有反馈控制功能的数字孪生产线系统框架。第三,对合作工厂的汽车门把手装配产线进行了分析。选择VUP和Any Logic软件进行数字孪生系统联合开发。根据数字孪生产线的基本功能需求,分别开发了监控功能、仿真功能和反馈功能,并给出了数字孪生系统各个部分的详细开发步骤。在系统实现和测试方面,研究了数字孪生的通讯和数据采集等技术,给出了通讯实现的详细步骤及系统实现和测试的结果,验证了数字孪生系统反馈控制功能。最后,对合作工厂的数字化刚性产线进行柔性扩展。根据物理产线的实际作业情况,构建了柔性产线调度模型,并开发了基于深度强化学习DQN算法的智能调度方法。仿真实验结果表明,该方法能够有效解决该柔性产线的自适应调度问题。