工业互联网浪潮新形势下,人工智能、仿真交互等技术的涌起,带动了工业企业由传统的产品生产型向制造服务输出型转型升级。在基于开放架构的云制造关键技术与平台研发的课题支持下,本文开展基于制造大数据的产线数字孪生构建与优化技术研究,重点以滚动轴承为研究对象,对工业产线中的关键部件剩余寿命预测开展应用研究,最终将预测模型应用于数字孪生数据交互平台上。本文开展的具体研究工作如下:（1）针对复杂工业产线中关键部件的寿命难以做到有效监控的问题,本文以滚动轴承作为研究对象,基于数据驱动的深度神经网络算法,开展对工业产线关键部件的剩余寿命预测研究。基于XJTU-SY滚动轴承数据集,通过使用循环神经网络和卷积神经网络分别搭建5种神经网络预测模型对滚动轴承的剩余寿命进行预测实验。实验结果表明,CNN-LSTM相较于其余4种预测模型具有更优的RMSE评价分数。（2）在实验（1）的基础上,应用布谷鸟搜索（Cuckoo Search,CS）优化算法,融合CNN-LSTM神经网络预测模型,构建了滚动轴承剩余寿命预测的模型优化训练方法,以对模型的超参数组合进行自动寻优。实验结果表明,基于CS优化的CNN-LSTM神经网络预测模型与原CNN-LSTM模型相比,在加速了模型收敛的同时,有效地降低了预测误差值,提高了模型对滚动轴承剩余寿命预测的拟合度。（3）基于课题项目背景,结合上述滚动轴承剩余寿命预测的神经网络模型,本文设计并实现了数字孪生数据交互应用平台的开发。针对数字孪生物理对象需要同时表示其历史和实时状态,平台设计数据库服务集群,使得预测模型可以基于不断累积的数据进行离线增量优化。最后基于Docker技术将平台部署于Casicloud上,向用户提供模型云服务。