齿轮箱广泛应用于旋转机械中,在调节输入、输出的转速和扭矩方面有着重要作用,齿轮箱能否正常的运转直接关系到机械设备的整体工作状态。齿轮箱的结构组成复杂,在工作过程中又具有大负载、高转速、连续工作和工作环境恶劣多变等特点,内部零部件发生故障的频率比较高,一旦齿轮箱发生故障会导致整个机械设备停止工作,对经济造成损失,同时也存在一定的安全隐患严重会导致人员伤亡。因此,及时、有效、准确的地进行齿轮箱振动信号特征提取并进行检测,判断齿轮箱的工作状态,及时更换有故障或潜在故障的零部件,能够从一定程度上减少故障带来的灾难与经济损失。故障诊断和趋势预测技术能够为设备维护和健康管理提供技术支撑,本文以实验室中的QPZZ-旋转机械故障模拟试验台为研究对象,结合数字孪生技术,提出了齿轮箱数字孪生体模型建立框架,建立并验证了齿轮箱孪生体模型的准确性。具体研究内容如下:（1）在数字孪生驱动的故障诊断框架基础上,以实验室的旋转机械故障诊断试验台为研究对象,提出了齿轮箱数字孪生体框架建立方法,基于此框架可建立齿轮箱孪生体模型,进而对其进行状态监测与故障预测,改善现有的故障诊断方法。（2）针对目前的数字孪生技术研究大多处于概念与理论研究,未进行实体设备的孪生体模型构建。本文以实验室中的QPZZ-旋转机械故障模拟试验台为研究对象,结合数字孪生技术,详细介绍了齿轮箱孪生体模型的构建过程,并对其正常与故障工况下进行了静力学分析。（3）结合数字孪生技术的信息处理特点,基于Solid Works与Adams软件对齿轮箱孪生体模型进行了简易的参数化仿真,并对其进行了运动学与动力学验证。（4）搭建了QPZZ-旋转机械故障模拟试验台,将正常与故障工况下,实验采集数据与孪生体模型仿真数据进行对比分析,验证了齿轮箱孪生体模型的准确性,可以高度还原设备真实运行状态。