复杂机电系统故障特性呈现出多层次、多变量、非线性、多关联及不确定性等特点,使得故障诊断问题成为研究难点。因此,如何构建有效的故障模型,预防设备故障的发生和故障发生后,如何快速、精确地诊断出故障根源,就成为一个急需解决的问题。为提高复杂机电系统的安全性与可靠性,本文以模糊理论和Petri网理论为核心,在综合故障Petri网技术与模糊Petri网技术优点的基础上,提出了改进模糊故障Petri网(Improved Fuzzy Fault Petri Net, IFFPN)的建模及推理方法。在IFFPN模型中,定义了库所(Place)、托肯(Token)及变迁(Transition)的着色规则,并结合模糊产生式理论,应用于复杂机电系统的故障推理,从而更加直观、明确地描述故障状态及信息。对故障系统进行功能与结构层次分析后,采用面向IFFPN模型的FMEA分析法处理故障数据,然后根据建模规则建立IFFPN故障模型。IFFPN模型的正向推理反映了故障传播的固有特性,采用基于智能点火判断矩阵的正向演绎算法,实现了故障状态快速、准确的智能评价。IFFPN模型的逆向推理为故障诊断过程,引入智能的逆向推理矩阵,并结合基于Petri网关联矩阵的最小割集诊断法,实现了模型中任意库所故障的逆向自动诊断,同时根据故障易发率得出最小割集优先顺序,提高故障诊断的效率。最后,以某系列数控机床为例,对故障频发的子系统建立了IFFPN故障模型。并进一步展示了进给系统故障评价与诊断的实现过程。然后,采用皮尔森相关系数对所提出模型和推理方法的正确性、有效性及可行性进行了评估与验证。