为解决回转类零件喷漆过程自动化程度低、质量控制困难、实时监控不足等问题,本文设计了一种基于数字孪生的喷漆车间智能监测系统,该系统可以基于数字孪生技术实现喷漆作业流程的实时监测,并基于遗传算法（GA）优化BP神经网络实现喷漆车间的故障诊断,基于知识推理实现故障的遥操作处理,达到“人机隔离”的效果,最后开发了集成软件平台,对以上功能进行集成管理。研究的主要内容与结论如下:（1）基于孪生体的监测模型构建。首先,对喷漆车间的工作环境、流程和故障类型进行了分析,为喷漆车间孪生体模型的搭建提供支撑。其次对车间传感网络进行了布局,并将相关传感器现场感知的多源信息通过通讯网络传递到远程控制室进行快速抽取、整理,完成数据接口的统一表达,并基于最小二乘规则和极大似然配准算法进行喷漆车间的基本信息配准,从而实现喷漆车间现场数据的初级融合。然后利用3D建模技术对喷漆车间设备和环境进行建模,建立了虚拟工作环境模型,将现场实时信息和3D虚拟模型进行多源信息的交互,最终得到自动喷漆现场的孪生体模型,实现喷漆车间的智能监测。（2）车间异常监测事件响应方法设计。首先,利用GA-BP神经网络算法,建立了遗传算法优化BP神经网络的喷漆车间故障诊断模型,并在此基础上进行了仿真试验,证明了GA-BP神经网络相比于仅使用BP神经网络进行故障诊断的准确度得到提升。通过GA-BP神经网络,实现了喷漆车间的故障诊断。其次,建立了相关知识库和支撑库,用来存储喷漆车间运行的历史数据和故障处理方法。最后,工作人员通过查询知识库得到喷漆过程的故障处理方法,从而通过“遥操作”远程处理相应的故障。（3）集成软件系统搭建与测试。为对智能监测系统进行统一管理,将对其进行软件集成,软件集成平台分为三大模块,其主要包括正常监测模块、遥操作控制模块和信息管理模块。正常监测模块可以对设备的运行状态进行实时监测,对设备故障以声音、标红、弹出窗口等方式进行增强显示,以提醒管控人员处理;遥操作控制模块可以通过查询相关支撑数据库和知识库为工作人员提供技术指导从而远程排除故障;在信息管理模块可以查找车间的各项运行数据并更新知识库。并且,经过系统测试,车间各类故障的诊断和遥操作处理均可实现,喷漆效率得到极大提升。