本文深入研究了基于GPRS数据传输的电梯远程故障诊断系统。研究了电梯远程故障诊断系统的结构,通过合理地系统架构,使远程维修服务中心能够通过Internet实时采集分布在各个小区中的电梯数据,进行相应的分析处理。在深入研究利用GPRS进行远程数据传输的原理后,设计了嵌入式电梯数据采集卡;在此基础上,结合实时嵌入式操作系统μC/OS-II建立了一个嵌入式软件开发平台,并在分析TCP/IP协议的基础上提出了嵌入式TCP/IP协议的概念,论述了嵌入式GPRS协议的实现。论述了如何在此平台的基础上开发应用软件,使数据采集卡能够通过GPRS接入Internet进行电梯数据的实时远程传输;在电梯发生故障时,能够实现拨打电话、发送短信息及语音报警等多种灵活的报警方式。实践证明,在软件开发平台的基础上开发嵌入式系统能够极大地提高开发效率,减少重复劳动,并提高了系统的实时性、可靠性和稳定性。深入研究了模糊Petri网和神经网络用于故障诊断的原理和两者的优缺点,提出了基于神经网络的模糊Petri网模型(NNFPN)。NNFPN综合了神经网络和模糊Petri网的优点,用于故障诊断可使整个诊断系统不再是一个“黑箱”,具备基于知识的故障诊断专家系统的透明特性,推理过程清晰可见,意义明确;同时由于可训练学习的网络规模小,计算速度明显快于复杂的神经网络;并且由于具备了神经网络的学习能力,模型不再是固定不变的,可以不断地学习新的专家经验知识。提出了NNFPN的训练学习算法,并用实例加以验证;论述了如何建立基于NNFPN的电梯故障诊断模型进行诊断推理,并提出针对不同工作状态下的电梯用不同的NNFPN模型进行故障诊断,可以使故障诊断的结果更准确,更符合实际情况。