随着自动化和计算机技术的发展以及市场竞争日趋激烈,制造系统经历了重大的转变。近年来,为了敏捷地响应市场的起伏动荡并满足层出不穷的客户定制需求,自动制造系统的研究受到了日益广泛的关注。自动制造系统由数控机器、装料\卸料以及存储单元、自动材料运输系统等组成,通过中央计算机控制实现协同工作。在实际应用中,自动制造系统往往需要以监督控制方式引入相应的控制规范,施加给既定系统模型,从而使系统按照期望方式运行。对于自动制造系统,最重要的性质就是要保证系统的无死锁性。为了保证系统的无死锁性,许多研究者提出了一系列解决死锁的控制方法。这些现有的控制方法通常采用集中控制的方式对系统进行控制。然而在工业中,大多数的自动制造系统通常都由一组规模小的、局部的、相互作用的、异步的以及事件驱动的子系统聚合而成。显然,在设计一个中央控制器时,随着模块数量的增加,将会出现状态爆炸问题。并且,由于传统的控制技术难以合成控制器,这使得集中控制方法在实际应用中难以实施。在过去的几十年里,许多方法试图解决计算复杂度问题,但是很少取得进展。以Petri网作为理论和数学工具,本论文的研究关注于应用Petri网理论实现自动制造系统的无死锁分析和分布式控制。在避免穷举状态空间的情况下,通过观测局部状态,预测全局信息并且最终保证了整个系统的无死锁性。论文主要研究成果如下:第一部分,基于具有装配操作结构的自动制造系统,提出了一种反馈增强型的标记图（F-AMG）及其相应的分布式控制方法。在F-AMG模型中,一个进程在分流站被分解成为几个子进程。当这些被分解的子进程在各自的装配路径中完成相应的加工后,汇聚到装配站组装成一个新的进程。基于这样的结构特点,首次提出了子关键库所,局部关键库所和全局关键库所的概念及其判定方法。针对不同的被控对象,也就是进程和子进程,将分布式控制方法做了进一步的细分。对于进程,其判定过程不需要考虑其他进程的影响,判定对象以单个进程的形式存在。而对于子进程,与其分解于同一个进程的其他子进程会影响其判定过程,判定对象则以进程组的形式存在。第二部分,针对装配操作融合柔性路径的自动制造系统,提出了一种增强扩展型的标记图（AEMG）及其相应的分布式控制方法。基于AEMG模型,揭示了关键库所在装配结构中的构成规律,以及针对被控子进程组的不同组合方式提出了相应的控制策略。不同于F-AMG模型,被AEMG模型分解的子进程,可以任意选择装配路径组进行加工装配。这使得在定义该模型的关键库所时,不需要同时考虑所有的装配路径,只要能完成装配操作的最小装配路径组即可用于关键库所的判定。在AEMG模型中,装配路径组的多样性进一步将被控对象划分为,分解于同一个进程的子进程组和分解于不同进程的子进程组。对于前者,用基于F-AMG模型提出的控制方法加以控制。而针对后者,提出了横向分层控制策略。第三部分,针对具有分批装配结构的自动制造系统,提出了一种向前冲突决策网（FCFN）及其相应的分布式控制方法。在FCFN模型中,分解于同一个进程的子进程组需要被分批加工装配。该结构特点使得基于F-AMG模型提出的控制方法不再适用于FCFN模型中的子进程判定。原因在于,基于F-AMG模型提出的单次判定方法只能检索到与之关联的部分子进程组,从而无法预知与之关联的剩余子进程组是否会诱发系统形成新的死锁。结合基于F-AMG模型的分布式控制思想以及FCFN模型的结构特点,提出了纵向分层控制策略。第四部分,针对柔性路径融合装配操作的自动制造系统,提出了一种加权增强型的决策网（WAFN）及其相应的分布式控制方法。在WAFN模型中,一个进程在分流站被分解为几个子进程之后,可以选择不同的装配路径组和组合方式进行加工装配。装配路径组的多样性,使得局部关键库所被细分为两类。第一类局部关键库所所位于的装配路径组来自相同的分流站,而第二类局部关键库所所位于的装配路径组则来自不同的分流站。在对子进程进行判定时,根据所选的组合方式,分别采用不同的控制策略对其加以判定。对分解于同一个进程的子进程组,采用单次搜索预测方法进行判定,而对分解于不同进程的子进程组,则采用多次搜索预测方法进行判定,该方法结合了横向分层控制和纵向分层控制的特点。并且,该项工作揭示了信标控制方法在装配系统中存在的负系数问题,以及迭代控制中迭代次数的不确定性问题。第五部分,针对混杂分层装配的自动制造系统,提出了一种增强型的多层标记图（AHMG）及其相应的分布式控制方法。通过对AHMG进行结构分析,揭示了装配结构中的两种死锁构成形式:资源循环等待构成的死锁,资源和装配进程循环等待构成的死锁。根据这两种死锁的形成特点,提出了相应的分布式控制方法。与此同时,对已提出的分布式控制方法做了进一步的完善和优化。对于分解于不同进程的子进程组,根据已有的分布式控制方法推导和延伸出一系列相关性质,这些性质适用于横向分层控制和纵向分层控制。最后,在总结本论文工作的基础上,对基于结构分析的系统许可性优化和死锁解决方案的未来工作进行了展望。