复杂性和复杂网络是是当今科学界重点研究的课题之一。复杂网络是用来描述和理解复杂系统的重要工具和方法,其将复杂系统概括为由相互作用的多个节点组成的网络系统,广泛应用于不同的科学领域,如生物科学、社会学、工程学、物理学、计算机科学等,己成为复杂性科学领域重要的研究课题。稳定性的分析和综合问题是动态系统研究中的的重要课题;同时,一致性普遍存在于各类复杂网络系统中,是复杂网络中典型的集体行为,也是复杂网络最重要的动力学特性之一。实际中存在的网络大多是非线性的系统,而且传统的自动控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型上。模糊控制不需要预先知道过程精确的数学模型,模糊控制抗干扰能力强,响应速度快,并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。T-S模糊模型可以无限逼近非线性系统,T-S模糊模型在系统分析和控制器设计时可以将非线性的问题通过并行分布补偿算法转化为线性问题的研究。当系统受到扰动和存在不确定性因素时,系统的稳定性往往受到很严重的影响,有时会导致不稳定。因此,基于T-S模糊模型的非线性网络控制系统的稳定性和一致性问题具有理论意义和实际价值。本文基于T-S模糊模型的非线性网络系统分析了稳定性与控制器的设计问题。应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式LMI,设计出使系统稳定的控制器。本文的主要工作如下:(1)基于T-S模糊模型的复杂动态网络系统的状态输出反馈控制:针对T-S模糊模型的离散时间非线性的复杂动态网络,考虑系统的互联作用,研究了系统的稳定性和一致性问题。复杂动态网络系统是由N个T-S模糊子系统组成的,应用并行分布补偿算法和Lyapunov稳定性理论分析了系统在互联作用下的稳定性问题。进一步考虑了leader-follower系统的一致性问题,得出的判据是以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出的,并且通过数值仿真,验证了该方法的有效性。(2)基于T-S模糊模型的不确定复杂动态网络系统的状态输出反馈控制和静态输出反馈控制:考虑了一类基于T-S模糊模型的带有参数不确定性的非线性互联系统。在考虑扰动的作用下,分析了系统的稳定性与H∞性能,并分别设计了状态输出反馈控制器和静态输出反馈控制器,得出了在控制器作用下闭环系统达到稳定的充分条件,将求解控制器的问题转化为求解线性矩阵不等式问题,利用LMI工具箱求出控制器的参数。分析了leader-follower系统的一致性问题,将一致性问题转化为误差系统的稳定性问题,给出了使系统达到一致的状态输出反馈控制器和静态输出反馈控制器的设计方法。通过数值算例的仿真,验证了方法的有效性。