工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案基于工程机械的安全问题特点，采用数字孪生技术，为工程机械设备建立与之紧密联系的高精度虚拟模型。通过采集物理实体工程机械设备的数据不断更新虚拟空间中的虚拟模型，再结合提出的检测方法对虚拟模型进行虚拟仿真和分析，从而预测和判断工程机械可能出现的故障。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤如下：首先对工程机械的安全问题进行分析，确定易引发事故的薄弱点。通过对容易引发事故的薄弱点分析，确定检测点，根据检测点采集的数据建立工程机械的数字孪生模型，最后使用此检测方法对工程机械故障进行预警和诊断。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤1：工程机械安全问题分析
在工程机械使用过程中，有很多影响其安全性的因素，通过查阅资料和对具体案例的分析，确定影响工程机械安全的主要因素及其数据参数，从而更有针对性地解决这些安全问题。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤2：确定薄弱点和检测点
通过步骤1获得影响机械设备安全的主要因素，分析并确定其中最重要的影响因素，然后设置其为薄弱点并设置对应的检测点，采集相关的数据，通过对数据的分析和处理，预测机械产品的健康状态。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤3：数字孪生模型建立
这里建立的数字孪生模型并不是采集了物理实体的所有数据实现完整映射的虚拟模型，而是在当前的技术背景下，尽可能多地采集关键的数据而实现的虚拟模型，但它对实体当前状态的反映是及时、准确的。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤4：模型仿真与交互
机械设备的数字孪生数据模型建立后，通过不断采集物理实体的数据来实现模型的校准及状态更新，从而实现数字孪生模型的准确性。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤5：连续性判断
通过物理实体和数字孪生模型的数据作差可得误差，当误差大于阈值时，此时机械产品的状态看作是不连续的，从而执行步骤6不连续案例判断；当误差小于阈值时，机械产品的状态看作是连续的，从而执行步骤 7 退化检测。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤6：不连续案例判断
物理实体和数字孪生模型的数据误差大于阈值，即当前的工程机械设备可能发生突发故障。需要从物理实体和数字孪生模型的历史数据提取预警特征，然后训练预测模型来融合特征和关联，通过神经网络等算法对故障原因进行分析并建立故障模型。在预测阶段，根据物理设备采集的实时数据和虚拟模型的当前状态结合建立的故障模型预测故障的类型。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤7：退化检测
物理实体和数字孪生模型的数据误差小于阈值，此时机械产品有可能发生部件老化和零件松动引起的结构性设备故障，所以需要进行退化检测，衡量设备的健康状况。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤8：确定故障类型
这里把故障分为渐进性故障和突发性故障。渐进性故障是由可预测的部件逐渐退化造成的，而突发故障则是由不可预测的突发状况造成的。根据不连续案例判断和退化检测的结果，同时根据已经建立的故障模型确定故障类型。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案实施步骤9. ：维护策略
根据故障类型来执行相应的维护策略，当故障类型是突发故障时，会立即停止相应的设备运转并发出警报；当故障类型是渐进性故障时，维护策略是保养或更换相应的部件。
工程机械设备数字孪生预测性维护解决方案可以有效地对工程机械设备进行预警和故障诊断，从而提高工程机械设备的安全性和可靠性，从而降低故障对设备的影响，对工程机械设备重大安全事故预防具有重要意义。
