随着计算机技术和通信技术的快速发展,网络在世界各地越来越普及,并已经渗透到日常生活的各个领域。网络控制系统（Networked control systems,简称NCSs）是指利用信息网络所组成的闭环反馈控制系统。和传统的点对点控制相比,网络控制系统具有灵活性高,能实现数据共享、可实现远程控制等优势。但是网络并不是一种可靠的通信介质,由于网络带宽的物理限制,在传输过程中信号量化是不可避免的问题。因此,在现有结果的基础上,本文研究了非线性网络控制系统在量化影响下的控制和滤波问题。论文的主要工作如下:首先研究了一类具有静态量化的离散时间非线性网络控制系统的鲁棒峰值-峰值控制问题。应用Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型对所考虑的非线性网络控制系统进行逼近,同时考虑系统中的扰动。使用静态量化器量化控制输入。通过基于模糊相关的Lyapunov函数方法给出了量化闭环控制系统渐进稳定并具有峰值-峰值性能指标的充分条件,然后使用分步法去除不确定性和解耦,最终得到鲁棒量化峰值-峰值控制器的线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality,LMI）形式。其次研究了一类具有动态量化的离散时间非线性网络控制系统的非脆弱峰值-峰值滤波问题。使用T-S模糊模型用于近似考虑的非线性网络控制系统。在要设计的峰值-峰值滤波器中也考虑了扰动。与大多数有关具有量化的网络控制系统的峰值-峰值滤波的工作不同,在本文的工作中,性能输出信号和测量输出信号均由两个不同的动态量化器进行量化。主要关注的是设计非脆弱的峰值-峰值滤波器,该滤波器可确保滤波误差系统渐近稳定并具有峰值-峰值性能指标。通过采用基于模糊相关的Lyapunov函数方法和S过程,建立了设计非脆弱峰值-峰值滤波器的新的充分条件,这些条件以线性矩阵不等式的形式表示。最后,提供了一个数值算例来验证设计的非脆弱峰值-峰值滤波器的有效性。最后,总结了本文中关于非线性网络控制系统的鲁棒量化控制和滤波问题并对接下来的研究方向做出了展望。