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研究故障诊断优化问题。针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系，造成故障诊断难以精确．提出了将遗传算法、神经网络和传统Petri网模型结合，形成了一种改进的自适应的加权Petri网模型以及模型的构造算法，同时在此基础上，采用改进的遗传算法对神经网络模型的权值进行优化训练，并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤。仿真实例验证了算法的有效性，对柔性制造系统实例的故障进行诊断，验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和遗传算法的优点，具有