电磁搅拌设备等大型工业装备的系统运维是保证企业安全、稳定、高效生产的关键因素。传统系统运维手段对技术人员依赖严重、时间成本高、运维效率低,不利于生产的平稳、高效开展。远程运维技术的运用将在一定程度上解决上述问题。数字孪生作为一种新兴技术为大型设备的远程运维提供了新思路和新方法。本文针对电磁搅拌设备的系统运维问题,将数字孪生技术与远程运维技术有机结合,设计了基于数字孪生技术的电磁搅拌设备远程运维系统。首先,对电磁搅拌设备远程运维系统进行了总体设计。在对电磁搅拌设备远程运维系统需求进行分析的基础上,提出了电磁搅拌设备远程运维系统的设计原则,确定了电磁搅拌设备远程运维系统的结构组成;设计了电磁搅拌设备远程运维系统的功能模块;根据电磁搅拌设备远程运维系统的功能和结构,设计了电磁搅拌设备远程运维系统的三层架构（物理层、边缘层和服务层）。其次,基于数字孪生技术构建了电磁搅拌设备虚拟模型。电磁搅拌设备虚拟模型包含电磁搅拌设备仿真模型和可视化三维模型两部分。电磁搅拌设备仿真模型采用Matlab/Simulink搭建,完成了电磁搅拌设备运行过程在远程运维端的模拟;采用3ds Max软件创建了电磁搅拌设备可视化三维模型,完成了电磁搅拌设备几何外形在远程运维端的映射。电磁搅拌设备虚拟模型的构建为在远程运维端对电磁搅拌设备进行近距离监测提供了路径。再次,基于OPC技术实现了电磁搅拌设备与其远程运维端的数据传输。采用C#编程语言在运维端搭建远程通讯平台,建立了电磁搅拌设备的数据连接。在完成通讯配置基础上,展开了远程数据传输测试,实现了电磁搅拌设备的频率、电流、水温、水流量等实时运行数据的远程传输与监测。通过对比用户工控机Win CC显示的实时数据,验证了远程通讯平台的可靠性。最后,基于LVQ神经网络建立了电磁搅拌设备故障预测模型。采集电磁搅拌设备电流、频率、水流量、水温等历史运行数据,建立数据样本集。将历史数据样本集分为训练集和测试集两部分。基于训练集数据训练LVQ神经网络模型,得到了模型训练性能曲线。采用测试集数据对LVQ神经网络模型进行测试,对比故障判断结果和实际故障情况,验证了基于LVQ神经网络故障预测模型的准确性。