一种基于Petri-Net-GCN的智能制造系统死锁预测方法

本发明公开一种基于Petri‑Net‑GCN的智能制造系统死锁预测方法，包括以下步骤：将智能制造系统划分为生产设备模块、生产工序模块和生产资源模块；基于Petri网对所述模块进行形式化建模；构建Petri‑Net‑GCN死锁预测模型包含库所到变迁消息传递模块与变迁到库所消息传递模块；用图神经网络结构对Petri网图中节点间特征进行双向聚合更新；采集智能制造系统的初始托肯分布、关联矩阵及死锁标签构建数据集，输入模型训练；利用训练完成的模型预测未知系统状态下的死锁风险；本发明在智能制造系统当前的状态下进行快速预测判断，为生产调度与资源配置提供先验预警信息。