柔性制造系统(Flexible manufacturing system,FMS)是一种典型的自动化处理系统,通过使用有限和共享的资源来完成不同类型的生产流程,例如机床,机器人和自动导引车等。在不同的生产过程中,资源的竞争往往会导致死锁的发生。死锁是最不期望出现在制造系统中的状态,这是因为死锁的发生会使整个系统或者系统中的一部分出现阻塞,并且某些生产过程也会产生不连续的现象,长时间的宕机和较低的资源利用率都是系统需要被改进的方面。因此,系统中的死锁必须被有效地控制。在对自动制造系统行为建模和分析中,Petri网是一种非常有效的工具,已有的研究中多数分析和避免系统中的死锁问题的策略都是基于Petri网模型的。本文主要提出一种由变迁控制的死锁恢复策略,旨在解决基于Petri网建模的柔性制造系统中产生的死锁问题。与传统基于控制器的死锁控制策略有所不同,该方法是通过在系统中增加额外的控制变迁使所有的死锁标识被恢复至某些合法标识,最终得到一个包含所有可达状态且具有活性的网模型。为了得到较少数目的恢复变迁,本文提出一种迭代求交集的方法来获得所有的恢复变迁。主要的研究内容如下:1.该控制策略的主要思想是在一个Petri网模型中增加控制变迁,通过发射这些额外的变迁使所有的死锁标识被恢复并指向合法标识。通过可达图分析,我们可以得到包括死锁标识和合法标识在内的所有可达状态。对于一个给定的系统,死锁标识的个数是确定的并且合法标识的个数较大。随着模型结构复杂度的增加其可达标识的个数会呈现指数倍增加。然而,死锁控制的目标是将系统中所有的死锁标识恢复至某些合法标识。如果考虑所有的合法标识无疑会增加计算成本,在一些结构复杂的模型中尤其显著。因此,本文通过向量覆盖法有效地减少控制策略中需要考虑的合法标识个数。如果合法标识的最小覆盖集中所有标识都可达,则所有的合法标识也都可达。基于向量覆盖法,死锁恢复策略仅需将死锁标识恢复到最小覆盖集中的某些标识,而不需要考虑所有的合法标识,即可保证所有的死锁状态被恢复。2.根据变迁发射条件,每个死锁都可得到一个恢复变迁集合。该集合中任意变迁的发射都可以使其对应的死锁标识重新指向某个合法标识,旨在使死锁状态能够返回初始标识。为了在系统的死锁恢复策略中增加较少数目的恢复变迁,我们提出了一种迭代求交集的方法:首先,提出一种向量空间求交集的方法,并通过该方法获得系统中任意两个死锁共有的恢复变迁;然后,通过迭代求交集的方法得到能够恢复所有的死锁标识的变迁集合,每一步迭代过程中都能够得到一个可同时恢复多个死锁的恢复变迁。通过与已有的基于变迁的死锁控制方法的控制效果进行比较,该方法不仅能得到最少数目的恢复变迁而且时间效率上也得到了进一步的优化;最后,通过计算不同规模的Petri网模型,验证了本文中提出的死锁恢复策略具有一定的有效性和高效性。