离散事件系统(Discrete Event Systems,简称DES)是一种在离散状态和事件上建模的系统,常常用于对实际工业控制系统进行建模,研究其故障诊断、故障预测等问题。在现实系统中故障事件有时是以一系列正常操作事件造成的,比如汽车控制系统中,在行驶汽车时打开了车门,这两个正常事件都发生往往会使驾驶员有危险。在2006年,Jéron定义了这种由一系列由正常操作事件引起的故障被称为模式故障。近年来关于模式故障方向的研究越来越引发关注,本文将在分布式离散事件系统和随机离散事件系统的基础上分别研究其模式故障可预测性问题。离散事件系统的故障预测是通过观测一系列可观事件序列来预测故障是否将会发生,以提前做出相应的预防措施,因此,离散事件系统的故障预测可以提前预知系统故障,增强系统的稳健性和抗风险能力,具有重要的研究意义和应用价值。在研究分布式离散事件系统(Decentralized Discrete Event Systems)的模式故障预测问题时,本文针对分布式离散事件系统,提出了一种模式故障预测方法。首先对分布式离散事件系统的模式故障可预测性进行形式化。通过构造一个模式故障识别器,从系统所有行为中识别出所发生的模式故障。并针对分布式系统的不同观测点构造不可观测闭包,在这些观测点的基础上,联合各站点观测到的事件构造出模式故障预测验证器,解决了分布式离散事件系统的模式故障预测问题。得出了一个判定分布式离散事件系统模式故障可预测性的充分必要条件,并提出了相应的模式故障预测算法,实现了对分布式离散事件系统的模式故障预测。最后,对分布式模式故障预测验证器的构建和模式故障预测算法进行了复杂度分析。在研究随机离散事件系统(Stochastic Discrete Event Systems,简称SDES)的模式故障预测问题时,本文针对随机自动机系统,提出了一种随机离散事件系统模式故障预测方法。研究了随机离散事件系统的模式故障预测。首先对随机离散事件系统的模式故障预测进行形式化定义,接着构造一个预测随机离散事件系统的模式故障预测器,然后推导出随机离散事件系统的模式故障预测的充分必要条件,最后对随机离散事件系统中模式故障预测算法的复杂性进行分析。