随着“工业4.0”和“中国制造2025”的实施,智能工厂逐渐成为研究热点,赛博物理系统(Cyber Phyical System,CPS)成为构建智能工厂的重要概念。数字孪生作为CPS的核心内容,具有重要研究价值。本文将数字孪生技术应用到工业机器人状态监测上,可以有效解决设备层与管理层交互不足的问题,一定程度上为未来生产管理新模式提供支持。本文从如下几个方面介绍相关技术与内容:1.分析数字孪生技术理论研究层面,以数字孪生的五维结构模型为本文的脉络,将本文分为“虚拟模型”、“数据与连接”、“服务系统”三个部分的内容。2.针对虚拟模型的建立,以达野四轴工业机器人为研究对象,结合SolidWorks、3dMax和Unity3D共同完成建模工作。在建模过程中,采用先分解模型逐一设计再集成装配的流程进行建模。通过模型轻量化处理、纹理渲染、灯光设计,提升模型的可视化效果。利用面向对象的特性更改模型属性,让模型具备单一运动的特性。3.从工业机器人信息模型、数据采集、数据实时系统架构、数据传输与处理这四个方面分别解决需要所需采集的数据项、数据采集方式、数据驱动方式、数据传输优化处理这四个问题。首先建立信息模型,分析出工业机器人需要采集的数据;然后通过OPC UA进行数据采集;最后建立基于表现层、逻辑层、数据层的实时数据驱动架构,在数据层构建数据库,在逻辑层通过脚本编程实现对服务器的访问,并通过脚本控制将数据传输到表现层的模型中实现物理空间到虚拟模型的映射,从而实现三维可视化远程监测。4.针对数字孪生五维结构模型中“服务系统”问题,在已经完成三维可视化远程监测的基础上,将工业机器人数据进行运动学和动力学分析,从而实现数据应用,完善“服务系统”。