液压传动技术是现阶段我国工程领域极为重要的一部分,有着广阔的应用前景。作为重大工程设备选择的主流,液压系统具有传动平稳,承载能力强,质量轻体积小等特点,同时因精简的内部机构,使其易于实现无级调速和自动化。但是,液压系统的缺点也很明显,除了元件制造精度要求高,无法严格保证传动比等因素外。由于液压系统的密封性和元器件内部工作情况的不可见性,其发生故障后不易检查和排除,极大的影响了系统的可靠性。目前针对液压系统的故障诊断,主要有两种方法:基于数学模型的信号分析法,以及基于人工智能的机器学习算法。第一种基于数学模型的方法,相关数学模型的建立需要基于对应故障的生成机理,并采集特定的信号,因此只能针对于特定故障进行诊断,不具有普遍适用性;而基于人工智能的故障诊断方案,若单纯基于非交互的虚拟仿真模型生成故障数据集,不考虑液压设备的装配情况、工作条件以及长时间运行中实际状态的变化,无法保证模型相对于实际液压设备的保真性和仿真数据的可靠性,算法故障诊断精度较低;若基于液压系统历史故障数据训练机器学习模型,通过诊断结果融合分析,可以实现95%以上的故障诊断成功率,但该方法须基于所维护液压设备各类型故障完备且标准的实际历史故障数据集,而在工业领域中很难满足该条件,因而实际应用能力较差。针对于人工智能诊断算法目前存在的仿真数据精度不足和历史故障数据缺乏的问题,本文提出了基于数字孪生技术的液压系统故障诊断方案。该方案作为数字孪生五维模型的具体实现形式,采用虚实交互的方法,首先根据液压系统实时采集的特征数据,逐步修正虚拟模型参数,提高仿真模型的保真性;然后调整故障仿真模块参数,获取各类故障条件下大量仿真数据,解决故障历史数据不足问题。同时由孪生模型中故障参数的变化趋势,对未来可能发生的故障实时预警,可实现对实际液压设备的预测性维护。通过搭建故障仿真平台进行实验验证,结果表明,该模式无需依赖于实际液压系统的历史故障数据集,相较于非交互的虚拟仿真模型,可以有效提高其对常见故障的诊断成功率。同时,本文以液压系统的数字孪生模型为基础,编写了基于数字孪生的故障监测与健康管理系统（PHM）,除了对系统的故障原因诊断外,还实现了对液压系统的实时数字化展示和故障预警等功能,并随着实际故障数据的补充,诊断精度可进一步提高,具有一定的成长性和较好的适用性。