离散事件系统是一种离散的状态与事件之间相互作用的动态系统。在过去的几十年里,计算机、通信和传感器技术的快速发展使得复杂的动态系统大量涌现,国内外学者们也逐渐开始对离散事件系统展开大量的研究。离散事件系统研究中的首要问题就是故障诊断问题,故障诊断问题在许多流水线系统中已经得到了较为广泛的应用。故障预测问题和安全诊断问题,作为故障诊断问题的分支,时保障通信网络安全的过程中的重要环节。随着对离散事件系统研究的深入,针对许多现实问题的模糊性,模糊离散事件系统被提出,且成功的被应用于诸多领域,如艾滋病治疗、生物医学决策、智能信息处理、机器人行为控制等。本文将模糊离散事件系统推广至分布式框架,研究多个站点观测下系统的协同可预测性问题和K-可靠安全可诊断性问题。针对分布式模糊离散事件系统的故障预测问题,本文提出了一种分布式模糊离散事件系统的协同可预测性的形式化方法,使得分布式模糊离散事件系统的协同可预测程度不小于各分站点的局部可预测程度。然后通过构造一个协同预测验证器,提出一种基于验证器的多项式复杂度的协同预测算法,得到一个关于分布式模糊离散事件系统协同可预测性的充分必要条件。最后,通过实例,一方面说明本文提出的协同预测方法既适用于模糊离散事件系统又适用于经典离散事件系统,另一方面也说明本文提出的协同预测方法与现有的集中式预测方法相比具有更高的可预测性。针对分布式模糊离散事件系统的K-可靠安全可诊断性问题,本文将先给出分布式模糊离散事件系统的框架,和K-可靠安全可诊断性的形式化定义,使得系统能在故障发生之后,不安全的禁止操作执行之前,根据实际需要的,保证至少有K个站点是正常的就能诊断出故障的发生。然后本文将根据给定的模糊离散事件系统,引入一种基于模糊自动机的识别器来区分禁止事件串和故障事件串。最后本文将根据识别器给出一个多项式复杂度的K-可靠安全诊断验证器及其充分必要条件,来验证原系统的K-可靠安全可诊断性。