随着计算机信息技术的快速发展,网络通信技术和控制技术的相互渗透,在复杂的控制系统中,采用通信网络将被控系统、传感器、控制器、滤波器、执行器等系统部件连接起来形成网络控制系统(Networked Control Systems,NCSs)。NCSs具有低成本、高可靠性、易于安装与维护、结构灵活等优点。然而由于引入的网络带宽有限,各节点通过竞争获取网络资源,时滞时延、数据包丢失、量化误差、通信受限等现象随之出现。另一方面,由于NCSs复杂度越来越高,一旦发生事故就可能造成人员与财产的巨大损失。因此对网络控制系统进行故障检测研究显得尤为重要。目前大多数对网络控制系统的研究局限在将连续系统和离散系统分开讨论,离散化方法也多为传统的q算子方法。然而在高速采样的情况下,q算子离散化方法会出现极限环振荡现象,影响系统稳定性。本文采用基于Delta算子的方法,建立了几种不同的NCSs模型,研究了在具有网络诱导时延和数据包丢失的网络环境下的故障检测问题,本文的主要内容和创新点如下:首先针对网络控制系统中存在的数据包丢失现象,研究了基于Delta算子的丢包系统故障检测问题。采用已知概率分布的Bernoulli随机变量来描述丢包,假设系统的时延为固定短时延,引入Delta算子构造一种新的模型来描述网络化控制系统的行为,并根据所得到的Delta算子系统构建了基于观测器的故障检测滤波器,利用Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式(LMI)推导出Delta算子系统渐近稳定且具有一定的H∞性能。接着进一步探讨了同时含有不确定时延和数据包丢失的网络控制系统,数据包丢失仍被建模为Bernoulli随机变量,而不确定时延被建模为系统参数的不确定性。基于所建立的Delta算子离散模型设计观测器来检测故障。利用Lyapunov稳定性理论和LMI方法得到系统渐近稳定条件,证明了所设计的观测器使系统满足一定的H∞性能。利用LMI工具箱求解所设计的观测器,通过数例仿真证明了该方法的有效性。