加工设备健康运行是制造业提高生产效率和产品质量的前提条件，人工巡检、单一传感器检测加工设备健康的方式存在监测滞后性、精度低、故障预判能力弱等问题，无法适应现代化智能制造的需求，数字孪生通过物理设备与虚拟模型的实时映射，实现设备全生命周期的动态监测与仿真分析，为加工设备健康监测提供全新技术模式。本文设计并实现基于数字孪生的加工设备健康监测系统，集传感器数据采集、虚拟模型建模、数据交互、健康评价和故障预警等核心功能于一体，结合实际生产场景改进系统结构，解决传统监测系统的不足。搭建物理设备和虚拟模型实时数据链路，实现设备运行参数采集、动态仿真及健康状态评价，并进行实验测试验证系统的有效性，测试结果表明，可实时感知设备运行异常，提高故障诊断精度，提前预警故障、减少设备停机时间，为加工设备智能运维提供可行的技术解决方案。