离散事件动态系统是有别于连续变量动态系统的,而Petri网是对离散事件动态系统进行建模和分析研究的有效手段之一。其主要目的是分析系统的工作性能,即在一定条件下优化系统,使系统能更有效地提供服务,为设计新系统或改进现有系统提供理论依据;再就是通过外部输入促使系统按照人们的期望工作。本文以典型的离散事件动态系统的柔性制造系统(FMS)为对象,通过对模糊Petri网的深入研究,以其研究成果应用于对FMS系统的建模指导并对系统中关键性能指标进行优化。以仿真结果和实验数据证明了该理论研究对实践的指导价值。主要完成了以下内容:1、首先介绍了Petri网的基本理论及基本性质,这是后面研究的基础部分。2、运用“后向树”推理法,对系统故障诊断作了比较详细的分析。能否及时诊断分析出系统的故障并排除故障,是系统能否正常运行的前期和重要的环节。结合复杂Petri网的简化方法,使复杂系统的快速故障诊断与排除成为可能。3、通过训练,替代了模糊Petri网所代表的系统的内在本质属性的模糊神经网络。以任何时刻的库所状态为输入,变迁的状态为输出,通过Matlab仿真推导出系统下一个时刻的变迁的状态,从而也就了解了系统的整个动态过程。4、用动态规划法对模糊Petri网的变迁激发时间进行优化,从而得到系统的最短循环周期。5、结合了色彩和专家系统的模糊神经Petri网对柔性制造系统进行建模与优化设计。通过先进算法,把所得到实验数据和以往权威结论进行比较。证明了该方法至少对系统性能--系统紊乱和生产力这两个指标上有着明显的改进。以上研究成果将在本人的论文中得到详细的论述。对离散事件动态系统的故障诊断、状态预测、循环周期的优化以及系统的建模和系统性能的改进等方面都具有明显的指导价值,且在生产实践中的运用具有良好的前景。