随着现代科学技术的飞速发展,自动化装备的功能日益强大,结构日趋复杂,故障的发生也逐渐频繁,同时在许多大型复杂机电系统中存在着大量具有瞬时性,异步性,并带有顺序动作特点的离散事件机电系统。这类顺序离散事件机电系统有其自身的特点,但缺乏相关的研究手段,为了适应系统可靠性和稳定性的要求,有必要对这类顺序离散事件机电系统的故障诊断方法进行研究。研究归纳了顺序离散事件机电系统的主要类型,分析了顺序离散事件机电系统的故障特点,研究了其相应的建模方法。基于顺序离散事件机电系统的行为特点,分析了Petri网作为系统建模工具的依据,并在此基础上对三种主要类型建立基本Petri网模型,同时将时间统计信息引入Petri网,对顺序离散事件机电系统建立赋时Petri网模型。提出了基于Bayes试验方法的故障诊断算法,对变迁的时间统计量进行显著性检验,结合系统的先验和后验概率,在模块化故障诊断思想的指导下,分层定位至故障源。分析了在该算法下两类错误的概率,探讨了在最小误诊率的情况下,阈值概率的最优化问题,并推导了其计算方法。研究了微钻检测机的工作特点,分析了其作为顺序离散事件机电系统故障诊断实验平台的可行性。在故障诊断的基础上,研究了故障预测的方法,对顺序离散事件机电系统建立了模糊Petri网模型,推导了库所中托肯的模糊隶属度函数计算方法,提出了基于模糊推理的故障预测方法。在微钻检测设备上的实验结果表明,所提故障诊断和预测方法是可行的,具有较高的故障诊断准确率,本文所研究的相关内容可以为其他具有离散特征的工业故障诊断应用提供借鉴。