随着制造业信息化和智能化转型的推进,制造装备的可靠性和稳定性显得至关重要。在装备运行过程中,如果不能及时判断其健康状况并做出相应的处理,将会引发非常严重的后果。经过长时间的发展,基于机器学习、深度学习等技术的故障诊断方法已经取得了不错的效果。但是现有的故障诊断方法需要对物理设备开展大量损伤实验来获取故障特征数据,该方法在实施过程中存在周期长、成本高、安全性低等问题。而数字孪生技术的出现为上述难题带来了解决思路。可以通过构建实体设备的数字孪生模型并进行虚拟故障注入,然后利用模型仿真来实现故障特征数据的生成。本文基于以上理念,以机电装备中应用广泛的易损件轴承为例,提出了一种基于数字孪生模型的故障特征生成与诊断方法,主要研究如下:（1）针对利用破坏性实验来获取故障特征数据的方法在实施过程中存在的成本高、耗时长等问题,研究了基于数字孪生模型的轴承故障特征数据生成方法。利用显式动力学软件LS-DYNA构建了轴承的数字孪生模型,并对其进行了精度验证;然后以应用需求为导向,对模型进行了虚拟故障注入,并利用模型仿真获取了故障特征数据,进而为故障诊断算法提供了虚拟数据源。（2）由于仿真数据的样本数量较少,难以满足深度学习算法的训练需求。针对以上问题,研究了基于生成对抗网络（CWGAN-GP）的轴承故障特征数据增强方法。通过向仿真数据中添加高斯白噪声来模拟设备的实际运行工况,并进行了从一维信号数据到二维图像信息的转换;研究了生成对抗网络及其各种变种的应用场景,搭建了基于CWGAN-GP的数据增强方法,利用该算法实现了样本数量的扩充,并对其生成的“虚拟故障特征数据”进行了相关验证。（3）针对故障诊断算法存在的准确率低和可迁移性差等问题,研究了基于卷积神经网络（SE-ResNeXt）的轴承故障诊断方法。搭建了分布式架构Hadoop,用于存储“虚拟故障特征数据”;研究了各种卷积神经网络模型的应用场景及优缺点,搭建了基于SE-ResNeXt的故障诊断算法,并验证了该算法的准确率。最后,为了对文中提出的方法进行验证,搭建了轴承故障诊断实验台。利用传感器等感知设备获取了实验台故障轴承的运行状态数据;利用迁移学习方法,对利用“虚拟故障特征数据”训练得到的故障诊断算法模型进行了验证。实验结果表明:基于数字孪生模型的故障特征数据生成方法是可行的;利用“虚拟故障特征数据”训练得到的诊断模型可以较为准确的诊断设备的健康状况,证明了文中所提方法的有效性。