由于Petri网在语义精确表达、结果可视化以及对并发、异质问题的建模优势,成为混杂动态系统有效的建模工具之一。目前,存在一类同时包含离散事件、连续过程、时延特性、随机现象和冲突问题等特性的混杂系统,如水库防洪调度、导弹防御博弈、AGV自动分拣、仿人足球机器人、故障诊断决策等系统,针对模型语义复杂规则、多领域建模软件开发、混杂决策机制和复杂决策模型等混杂系统建模和决策能力提出了更高要求。本文针对此类混杂系统的建模和决策问题展开深入研究,完成了以下研究内容和学术成果:1.针对一类同时包含离散事件、连续过程、随机现象、时延特性和冲突问题的混杂系统建模问题,在条件事件网的基础上,提出混杂随机时延Petri网（Hybrid stochastic timed Petri net,HSTPN）模型,引入混杂状态集和阈值的概念,并分析其静态特性和动态特性。以梯级水库防洪调度混杂系统作为案例,分析水库闸门联合调度逻辑和水位升降等混杂过程。结果表明,基于HSTPN的调度方案可以达到安全泄洪的能力,进而验证HSTPN在混杂系统建模方面的有效性。2.为了进一步证明HSTPN强大的混杂系统建模能力,本文将HSTPN模型与传统混杂系统建模方法进行多层次对比。分析HSTPN模型相较于HPNs和HLPNs对连续、时延和随机特性的建模能力,证明HSTPN在简化模型结构、保证变迁发生即时性方面的优势。从模型结构、变迁的动态行为以及冲突问题复杂性的角度来分析HSTPN相对于HPNs和HLPNs在降低语义和规则复杂性方面的优势。3.针对混杂系统运行过程复杂、环节交错、耦合度强的问题,提出了基于HSTPN的混杂系统模块化建模方法,采用“由上至下”的建模思路,将建模过程分解,有效简化建模流程,提高混杂系统的建模效率。针对当前多领域建模软件建模工作量大、无法独立运行、软件与模型不匹配等问题,建立了相应的混杂系统建模工具HSTPNSim。基于上述模块化建模方法建立导弹末段防御混杂博弈系统,并采用HSTPNSim软件搭建仿真模型。以防御成功率和费效比作为评价指标,给出导弹防御博弈混杂过程的双值矩阵和纳什均衡,最终证明模块化建模方法的合理性和HSTPNSim建模工具的有效性。4.针对离散事件动态系统Petri网决策方法由于忽略物理演化过程对混杂系统的影响而造成决策方案不合理的问题,基于控制库所给出“事件层-物理层”两层架构的HSTPN模型混杂系统决策机制,并分析HSTPN中的混杂冲突问题和混杂死锁问题及解决方案。基于HSTPN模型搭建AGV自动分拣混杂系统,对单次分拣过程路径规划过程中的分拣耗时、避障路径选择、分拣效率、各节点的时延和避障频率分布进行分析,验证HSTPN模型在混杂系统决策和过程分析方面的优势。5.针对HSTPN模型中基于控制库所的决策机制存在的状态空间爆炸以及决策能力不足等问题,引入决策库所,提出“决策层-事件层-物理层”架构的改进HSTPN模型（Modified HSTPN,M-HSTPN）。通过与控制库所对比,分析决策库所在处理混杂系统决策问题方面的优势。对仿人足球机器人混杂系统的动作周期和多机器人对抗场景进行建模,采用决策库所实现复杂的球距计算、行为决策、任务规划、行为控制等决策过程,并对比HSTPN模型的抢球完成时间和抢球成功率,验证决策库所在处理混杂系统决策问题时的优越性。6.针对决策结果和混杂局面之间复杂的非线性映射关系造成的混杂系统决策模型设计问题,提出基于深度学习的混杂系统决策模型,借助强大的软件集成开发环境,利用深度学习强大的非线性拟合能力和分类能力给出决策结果,提高混杂系统的决策能力。以西储大学轴承故障数据为样本,建立轴承故障诊断混杂决策系统,通过对比多隐藏层神经网络、堆叠自编码器、卷积神经网络和超限学习机等模型的决策能力,验证深度学习与M-HSTPN相结合的混杂系统决策方案的有效性。