目前,我国制造业向智能化升级转型势在必行,在车间的生产制造过程中,物理空间与信息空间缺乏互联互通,智能性、主动性、预测性、透明度以及全局优化能力不足,难以满足智能化制造的发展需求。针对上述问题,本文基于数字孪生技术,以产线状态虚实映射监测系统为研究对象,对车间数据的采集与处理方法进行了研究,并建立了融合多层次信息的数字孪生产线模型。同时采用Web应用开发技术与可视化相关技术,完成了系统的开发。论文的主要研究内容如下:（1）通过对基于数字孪生的产线状态虚实映射监测系统的需求分析,建立了系统的总体架构,包括数据支撑层、数据存储层、系统功能层及系统应用层,设计了系统的技术路线,并分析了系统的工作流程,划分了系统的功能模块。（2）针对车间产线数据类型复杂、体量大、传输环境不稳定等特点,提出了生产线数据采集与处理体系架构,构建了生产线数据信息模型;并通过对数据采集方式和传输方式的研究以及系统的数据流向分析,制定了数据采集方案;最后采用布谷鸟算法优化的K-means聚类缺失值处理算法和LOF异常值检测算法分别通过实例对数据进行了缺失值处理和异常值检测。（3）通过对数字孪生模型组成要素的分析,进行了产线信息层次化分解,采用了融合多层次信息的数字孪生产线模型建模方法,建立了几何形状层、位置约束层、行为状态层模型,并通过构建商用车变速箱壳体生产线数字孪生模型,完成设备故障数据监测和生产能力仿真,从而实现壳体产线的虚实映射。（4）根据系统总体架构及功能模块,采用JavaWeb等相关技术完成了基于数字孪生的产线状态虚实映射监测系统的开发。