如今,数字孪生技术作为工业智能化的核心驱动力之一,已经成为了工业领域的研究热点,而数字孪生技术的关键在于实现对不同工业数据集的智慧融合,通过对数据的高效利用,为工业生产管理提供实时、智能的决策优化。数字孪生技术发展至今,在数据采集和存储上都取得了较大的进展,数据处理和融合分析能力也有了很大的提高。然而工业数据除了具有数据量大、多样、快速和价值密度低的特点外,还具有时序性、强关联性、高耦合性和多源异构性等特点,数字孪生技术对于实时数据的存储、处理和异构数据的融合分析能力较为滞后。因此,本文对工业数字孪生虚实数据融合处理技术进行了研究,并基于该技术设计开发了虚实数据融合系统。主要研究内容如下:（1）对工业数字孪生虚实数据融合系统的总体架构和技术路线进行了设计,并对系统的主要功能模块进行了划分。（2）针对工业数字孪生中海量实时数据快速响应、连续查询和高质量的需求,首先提出基于内存的实时数据库的存储机制和基于滑动窗口模型的连续查询访问技术,并采用HT树的索引方法,实现了对数据索引的快速定位。同时采用拉格朗日插值法、非局部均值去噪法和卡尔曼滤波算法分别实现了数据缺失值处理、去噪处理和冗余处理。（3）针对工业虚实数据多源语义异构的问题,提出了基于本体的虚实数据融合架构;采用本体关联的TF-IDF算法实现了非结构化数据的语义特征提取,通过本体间元素的相似性算法建立了本体映射关系,基于虚实数据融合规则,完成了虚实数据的融合处理;最后以风机轮毂铸造工艺数字孪生虚实数据融合为例进行了验证。（4）基于Java Web相关技术实现了工业数字孪生虚实数据融合系统的开发。