伴随着“中国制造2025”、“工业4.0”、“工业互联网”等制造业战略的深入推进，以及工业信息化技术的飞速发展，装备维护方式正在向智能化和数字化演变。数字孪生技术作为构建物理世界与数字世界的连接桥梁，为装备维护方式转变提供技术手段。本文将以船舶液压装置为对象，基于数字孪生，综合运用Web3D建模、故障预测与健康管理、软件系统开发等技术，设计与开发相应的预测性维护系统，主要研究内容如下：
　　首先，考虑数字孪生的技术特点，分析数字孪生系统的物理层、数据层、模型层、功能层与应用层五层结构，并设计基于数字孪生的船舶液压装置预测性维护系统的总体架构。其次，通过分析系统技术需求，设计基于B/S模式的预测性维护系统的前端与后端软件架构以及相应的数据库关系模型；同时，基于Three.js技术，设计液压装置的数字孪生模型，实现对物理实体的数字映射。再次，基于部署的传感器，采用树莓派实现对监测数据的采集与传输，并对采集获取的数据进行异常值剔除和降噪等预处理操作；从时域与频域等多维度进行信号分析，运用人工智能算法，实现对液压装置的健康状态诊断。最后，配置预测性维护系统的开发环境，构建预测性维护系统前后端工程结构，集成融合数字孪生模型与数据处理算法，开发实现Web软件系统，并对系统进行功能测试、兼容性测试以及性能测试，验证系统的可靠性与可用性。研究结果表明：该系统能够实现对船舶液压装置的监测、诊断与预测性维护。