近年来,数字孪生作为智能制造落地实现的关键使能技术,越来越受到重视。加工产线与加工装备是制造系统中的重要组成部分,为此,本文基于电机换向器加工产线进行了数字孪生建模方法研究,并特别针对产线中加工装备上直接决定加工质量的伺服进给系统,探索了数据驱动的进给系统高保真数字孪生建模方法。本文的研究工作主要有以下几方面:（1）根据电机换向器加工产线的特点,提出产线的五维数字孪生建模框架与数据驱动的进给系统高保真数字孪生建模方案。（2）根据所提数字孪生建模方案,利用Tecnomatix软件平台建立了生产系统中伺服进给系统、机器人、夹爪等关键设备的功能模型和控制接口。并基于OPC UA的通讯架构,实现了产线中多源异构数据的实时采集与通讯,建立了物理实体与孪生模型间的虚实交互通道。（3）针对产线中车外圆机台等加工装备伺服进给系统孪生模型精度低的问题,通过理论推导、Simulink仿真与实验验证,分析了位置环增益、位置、速度、加速度、间隙等因素对进给系统动态响应跟随误差的影响规律,得出了位置与跟随误差基本无关,而速度、加速度、间隙等因素会对跟随误差产生较大影响,且速度对跟随误差的贡献率最大的结论。同时通过速度稳态误差系数法实现了跟随误差的分解。（4）提出了数据驱动的进给系统跟随误差预测方法,确定了非稳态跟随误差的LSTM网络预测模型结构,以指令速度、指令加速度和加速度跃变、间隙摩擦滞后等非线性标记特征作为输入特征,实现了对跟随误差的准确预测。利用跟随误差的预测值,对进给系统数字孪生模型的动态响应特性进行了修正,建立了高保真的进给系统数字孪生体。在不同轨迹下对数字孪生模型跟随误差预测效果进行了验证,预测偏差为0.005mm左右,说明该孪生模型能够准确的反映进给系统实际的动态响应特性。