La mejora en la inteligencia y fiabilidad de la maquinaria compleja tradicional en servicio (TCMIS) es un requisito previo para garantizar la seguridad y la producción estable de estas empresas manufactureras. Los estudios existentes sobre el monitoreo de condiciones de TCMIS suelen sufrir de un volumen de datos insuficiente, una consideración incompleta de los problemas, baja precisión en el monitoreo y falta de validez a largo plazo. Este artículo propone utilizar la tecnología de Gemelo Digital (DT) para construir una nueva generación de sistemas inteligentes de monitoreo de condiciones y toma el molino de carbón de una planta de energía de carbón como ejemplo para ilustración práctica. Los resultados del estudio muestran que el método utilizado en este artículo tiene un 96% de precisión en el diagnóstico de fallas, lo que es superior al nivel en estudios existentes, y el efecto de aplicación práctica en plantas de energía de carbón también demuestra la efectividad de este estudio. Este estudio puede proporcionar referencias de programas para el desarrollo de la transformación inteligente de TCMIS y también ofrecer apoyo técnico para la aplicación y promoción de la tecnología DT en este campo.