网络控制系统是将被控对象、传感器、控制器和执行器通过共享网络组成的闭环控制系统,是网络通信技术与控制技术相结合的产物,它的价格低廉易于维护因此而得到广泛的应用,如远程医疗、航空系统、工业自动化等。然而尽管网络控制系统有如此多的优点,仍然会带来新的挑战与难题,对于网络控制中数据传输难免会发生丢失,比如网络堵塞或者节点之间碰撞等,对于有些数字信号不易被编码,因此在网络系统中加入了量化器,从此又带入了量化误差,因此在网络控制系统中研究的主要是这两个问题。同时也给出了很多相应的方法,在处理网络丢包的过程中有两种模型,一种是贝努力二进制模型,就是用一个随机变量取零和一来表示网络丢包的情况,这种模型简单。第二种模型为马尔科夫跳变模型,这种模型能充分反映网络丢包的情况,将丢包与否作为两种相互转换的状态。在研究量化误差的时候也引进了两种方法,一种是针对对数量化误差的,可将其转化为鲁棒问题；第二种是针对线性量化误差的,可将其转化为误差方差,并求其最优解。本文主要基于严格线性矩阵不等式(LMI)的方法研究了网络控制系统的镇定条件,包括了传输时滞,数据丢包,数据量化,数据量化中包括对数量化和线性量化；并且分别采用了贝努力二项分布和马尔可夫对网络进行建模。主要工作归纳如下：1.研究了基于线性量化的网络控制系统的状态观测器的设计问题。我们在设计观测器时考虑了观测信号的量化,以及量化后的数据经过非完美的频道传输时有数据损失的发生。针对量化误差和数据损失我们设计的观测器能保证闭环系统有界稳定且增益阵L最优。最后,数值仿真例子验证了此提出的有效性和可行性。而且得出了量化密度,数据丢包概率与所设计的观测器增益矩阵的关系。2.对于对数量化的网络时滞系统进行稳定性分析,在研究中考虑了测量信号的量化,以及量化后的数据经过非完美的频道传播时有数据损失的发生。针对量化误差和数据损失,我们得到了控制器和观测器并使得闭环系统渐近稳定。最后,数值仿真例子验证了此提出方法的有效性和可行性,而且得出了量化误差、数据丢包概率与所设计的控制器增益矩阵的关系。3.研究了数据丢包与量化误差对网络系统的影响,传感器到控制器(S-C)和控制器到执行器(C-A)的信道中,数据丢包率随机发生并且基于Markov模型,因此在(S-C)和(C-A)中分别能构造两个Markov模型,最后合并为一个两个跳变参数的Markov模型,我们的目的就是找到一个观测器以至于闭环网络系统渐进稳定。最后运用数值例子阐述了我们所提出设计方法的有效性和优越性。