本书为智能高速铁路系列教材之一。全书分为八章，从数字孪生技术的概述入手，为读者建立初步的技术认知，并深入探讨了铁路数字孪生的基础理论和方法、模型构建技术，系统介绍了铁路数字孪生数据采集与处理技术，展示了铁路数字孪生技术在设计、运行和维护中的应用，展望数字孪生在智能铁路中的核心作用及与新兴技术的深度融合。本书可作为高等院校计算机科学与技术专业铁路信息技术方向的本科教材，也可作为铁路相关专业基础平台课教材，还可供信息化专业的研究生参考使用，以及作为从事铁路信息技术、铁路数字化转型的专业技术人员的参考读物。

在数字化与信息化技术飞速发展的时代，铁路系统正面临着前所未有的机遇和挑战。推动交通强国建设，持续推动铁路科技创新，并全面提高铁路领域专业人才的自主培养质量，已成为国家发展的重要任务之一。《铁路数字孪生技术基础与应用》一书的编写，旨在贯彻落实党的二十大报告中关于加快建设交通强国及人才培养的部署要求，全面系统地梳理和总结铁路数字孪生技术的基础理论、关键方法及实际应用，为推动铁路智能化、数字化转型培养高素质的专业人才提供有力支持。
本书为智能高速铁路系列教材之一，在智能高速铁路体系中处于AI平台架构部分，以智能高速铁路“模数驱动、轴面协同”为理论指导，按照系列教材编写要求，内容分为四个部分八个章节，涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容。
第一部分包括第一章和第二章，重点阐述了数字孪生技术的概述及其基础理论和方法。首先，介绍了数字孪生技术的发展历史、现状与趋势，详细分析了这一技术在铁路领域的应用背景和重要性。随后，书中讨论了“模数驱动、轴面协同”理论，数字孪生模型构建框架，成熟度模型等理论内容，为读者建立了坚实的理论基础。
第二部分包括第三章和第四章，详细论述了数字孪生表征模型和机理模型的构建技术。内容涵盖了如何通过数据建模技术，将铁路系统的实际运行情况进行精确模拟，从而提高运营效率、优化维护流程。这一部分对铁路数字孪生的核心技术进行了深入分析，并提供了具体的操作指南。
第三部分包括第五章和第六章，系统介绍了铁路数字孪生系统中的数据采集与实时交互技术，以及铁路关键部件的数字孪生构建工具。书中分析了如何高效采集、处理和传输数据，以确保数字孪生系统的实时性和准确性，并通过实际案例，展示了如何利用这些工具构建铁路系统的数字孪生模型。
第四部分包括第七章和第八章，集中展示了基于数字孪生的铁路智能化系统及其应用案例。内容涵盖了如何利用数字孪生技术，实现铁路系统的智能化运维，并通过具体案例分析展示了系统的设计与实现过程。这部分有助于读者深入理解数字孪生技术在实际应用中的关键点和创新思路。
本书编者在高速铁路网络管理教育部工程研究中心的支持下，长期从事铁路大数据、人工智能、高速铁路健康状态监测和故障预测理论、技术、标准等研发和教学工作，主持国家重点研发计划、科技重大专项、省部级等重大项目，成立了数字孪生与智能运维实验室，拥有先进的技术产品支撑，具有深厚的理论基础和丰富的实践经验。
本书由北京交通大学张春、铁科院集团公司李平任主编,北京交通大学高博、铁科院集团公司卢文龙任副主编，铁科院集团公司王万齐、北京理工大学王国新任主审。具体编写分工如下：第一章由张春、李平、北京交通大学郭蓉蓉编写；第二章由张春、李平、中铁特货汽车物流有限责任公司张巧编写；第三章、第四章和第七章由李平、张春、卢文龙、北京交通大学王明辉编写；第五章、第六章和第八章由高博和张春编写。
本书编写过程中得到了铁科院集团公司靳辰琨、郝蕊等，北京交通大学刘峰、白岩慧、李浥东、黄磊等，中车青岛四方机车车辆股份有限公司李兵、崔玉龙等，北京博能科技股份有限公司包蕊红、齐焕然等，以及国家铁路智能运输系统工程技术研究中心的大力支持与帮助。在此，向所有参与本书编写与审稿的专家学者表示衷心的感谢！
由于数字孪生技术在铁路领域的发展迅速，加之编者水平所限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者批评指正！

编者2025年5月

第一章数字孪生技术概述第一节中国高速铁路发展成就第二节数字孪生技术研究与应用现状第三节数字孪生技术在铁路领域的应用复习思考题第二章铁路数字孪生基础理论和方法第一节数字孪生在智能高速铁路技术体系中的定位第二节面向铁路数字孪生的“模数驱动、轴面协同”理论第三节铁路数字孪生概念模型与参考架构第四节铁路数字孪生基本要素第五节铁路数字孪生技术标准体系第六节铁路数字孪生技术体系第七节铁路数字孪生成熟度模型复习思考题第三章铁路数字孪生表征模型构建技术第一节表征模型构建方法总述第二节地理地质表征模型构建技术第三节站前工程表征模型构建技术第四节站房工程表征模型构建技术第五节四电工程表征模型构建技术复习思考题第四章铁路数字孪生机理模型构建技术第一节机理模型构建技术总述第二节“由虚到实”：基于本构关系的机理模型构建技术第三节“由实到虚”：基于有限元的机理模型构建技术第四节“虚实互拟”：基于数据驱动的机理模型构建技术第五节“实预虚”：铁路故障预测与健康管理系统案例复习思考题第五章铁路数字孪生数据采集与处理技术第一节数据

张春，女，博士生导师，研究员，1987年毕业于西南科技大学自动控制专业，1987年至1998年在乌鲁木齐铁路局电子计算中心软件研发室工作，先后参与了我国TMIS、DMIS多个铁路业务系统建设工作，2002年获硕士学位，同年调入北京交通大学从事教学与研究工作，主讲了铁路信息系统集成与应用、铁路智能信息技术处理、高速铁路信息化、铁路信息技术导论等多门课程，已出版《铁路信息技术导论》（参编）、《铁路信息技术标准》（参编）、《高速铁路信息化技术》（参编）、《高速动车组智能运维》、《信息处理技术与应用》（主编）等多部教材，主要研究领域为铁路装备智能制造，智能运维技术，铁路大数据，人工智能核心技术的研究与应用，高铁健康状态监测和故障预测理论、技术、标准和相关应用系统研究与开发等方面，先后获得省部级科学技术奖5项，发表相关论文50余篇。李平，女，博士，中国铁道科学研究院集团有限公司首席研究员。主要研究领域为智能铁路、铁路大数据应用等，荣获国际铁道联盟数字化奖、省部级科学技术奖10余项，出版著作和论文100余篇。

本书为智能高铁系列教材之一，以智能高铁模数驱动、轴面协同为理论，系统性地阐述数字孪生技术在铁路智能运维领域的基础理论、方法、模型构建和应用实践，为学习者提供全面而深入的指导。目前部分高等教育铁路院校已有基于数字孪生技术的铁路信息技术实验平台，供学生实践、实验、创新实践等课程使用，但此课程一直无适用教材，不利于学习者的课前预习和课下复习，不适应在线教学或线上/线下混合式学习模式，本书较好的弥补了此类课程的教材空白。本书为铁路行业基础课程教材，全面展示了铁路数字孪生技术基础以及应用案例，有实验室平台配合，具有充分的灵活性，实现了教学资源多元化、教学方式信息化，从而更适合当前形势下教学和学习需求。