1、隨著現(xiàn)代科學技術的飛速發(fā)展，自動化裝備的功能日益強大，結構日趨復雜，故障的發(fā)生也逐漸頻繁，同時在許多大型復雜機電系統(tǒng)中存在著大量具有瞬時性，異步性，并帶有順序動作特點的離散事件機電系統(tǒng)。這類順序離散事件機電系統(tǒng)有其自身的特點，但缺乏相關的研究手段，為了適應系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性的要求，有必要對這類順序離散事件機電系統(tǒng)的故障診斷方法進行研究。
　　研究歸納了順序離散事件機電系統(tǒng)的主要類型，分析了順序離散事件機電系統(tǒng)的故障特點，研究了其相

2、應的建模方法?；陧樞螂x散事件機電系統(tǒng)的行為特點，分析了Petri網(wǎng)作為系統(tǒng)建模工具的依據(jù)，并在此基礎上對三種主要類型建立基本Petri網(wǎng)模型，同時將時間統(tǒng)計信息引入Petri網(wǎng)，對順序離散事件機電系統(tǒng)建立賦時Petri網(wǎng)模型。提出了基于Bayes試驗方法的故障診斷算法，對變遷的時間統(tǒng)計量進行顯著性檢驗，結合系統(tǒng)的先驗和后驗概率，在模塊化故障診斷思想的指導下，分層定位至故障源。分析了在該算法下兩類錯誤的概率，探討了在最小誤診率的情況下，

3、閾值概率的最優(yōu)化問題，并推導了其計算方法。研究了微鉆檢測機的工作特點，分析了其作為順序離散事件機電系統(tǒng)故障診斷實驗平臺的可行性。在故障診斷的基礎上，研究了故障預測的方法，對順序離散事件機電系統(tǒng)建立了模糊Petri網(wǎng)模型，推導了庫所中托肯的模糊隸屬度函數(shù)計算方法，提出了基于模糊推理的故障預測方法。
　　在微鉆檢測設備上的實驗結果表明，所提故障診斷和預測方法是可行的，具有較高的故障診斷準確率，本文所研究的相關內容可以為其他具有離散特征