工业过程状态监控是根据工业过程的信号和特征信息,监督过程的运行状态,一旦出现异常状态,迅速查明其原因以及预测可能产生的后果,并且提出合理的处理措施。有效的过程状态监控技术对于提供保障工业生产过程安全、稳定、优化的运行条件具有重要的意义。Petri网由于其很强的知识表达和推理、以及对于复杂系统建模和分析的能力,已经在工业过程故障诊断领域得到了较好的应用。本论文在此基础上,深入研究了基于Petri网的工业过程状态监控的技术方法,获得了一些有益的成果。论文主要工作如下:1、研究了过程状态监控技术中的几个主要的Petri网,包括模糊Petri网、赋时Petri网和混合Petri网,引入面向对象的思想,设计开发了一个具有图形界面的混合Petri网计算机仿真建模工具软件;2、研究了基于模糊Petri网的故障传播与诊断知识表达与推理方法,针对具体的实验装置对象,构建了模糊Petri网故障传播和诊断模型,进行了故障发生和诊断实验;3、在模糊Petri网中加入了时间因素,提出了一类时间模糊Petri网,将其应用于过程异常状态的诊断和预测,建立了异常状态传播与诊断推理算法,针对实例进行了具体的设计和分析;4、提出了基于Petri网状态监控器的工业过程特征状态进化监控方法,讨论了混杂过程特征状态的划分、Petri网特征状态演变模型的建立,以及Petri网特征状态控制器的设计技术;5、研究了具有混杂系统特性的间歇过程异常状态监控问题,采用Petri网状态监控器技术的监控方法,建立了监控系统结构,并对于实例进行了具体的设计和分析;6、研究了工业精馏装置开车过程的监控问题,提出了开车控制任务的划分、控制任务的属性描述,以及基于Petri网的属性建模方法,基于Petri网特征状态监控器,给出了开车过程Petri网监控系统的架构;7、研究了专家系统的Petri网知识库构建技术,提出了基于Horn谓词逻辑的Petri网知识库生成算法,描述了工业过程状态监控专家系统的整体功能结构。