自动装弹机是坦克装甲车火力打击的重要组成部分。现今的自动装弹机是集机械、液压、电气与通信的一体化机器人系统,逻辑结构复杂,本身容易发生故障。加之战场上自然环境的严酷和声光电等各种打击手段的干扰,更加增加了自动装弹机发生故障的概率。因此,寻找针对自动装弹机的高效故障诊断方法帮助维修人员快速定位故障,对于提高我军坦克装甲车的战斗力具有十分重要的意义。首先,结合Petri网、模糊理论和感知机算法的优点,提出了基于感知模糊 Petri 网(Perceptual Fuzzy Petri Net,PFPN)的故障诊断方法。详细阐明了感知模糊Petri网的模型参数组成、正向推理和反向推理的过程。其次,通过对自动装弹机的故障分析,结合相关专家知识,建立了自动装弹机的故障树模型,对基本故障树进行了定性分析和定量分析。定性分析得出最小割级。定量分析得出故障顶事件发生概率。再次,以旋转故障机为例建立对应的PFPN故障模型,分别进行了正向推理和反向推理。正向推理与传统故障树分析法作对比,证明了该方法相对于传统故障树分析法的有效性。反向推理结合故障树最小割级,缩小排查范围,提高推理效率。最后,通过对系统的需求分析,进行了诊断软件的整体设计。采用关系型数据库SqlSever2013、C#编程语言进行了具体的开发设计。软件分别建立基于PFPN的故障诊断知识库、推理机和相关的管理界面。软件界面简洁,交互性好,很好的实现了对自动装弹机的故障诊断。