随着通信技术与计算机技术的发展，关于控制系统的研究成为了研究的热点之一。在设计网络控制系统时，要充分考虑网络的负载均衡。网络作为一个通信媒介，并不是百分百可靠，网络通道往往会受到通信负载、硬件环境、噪声或者其他不可预测的因素影响。为了充分的利用网络带宽资源，信号在网络通道中传输的时候往往会先进行采样和量化，量化不可避免的带来量化误差，在设计网络控制系统(NCSs)时，需要考虑量化误差的影响。信号在网络中传输必然会存在时滞现象，还可能会发生数据丢包。综合以上网络中可能发生的影响控制系统性能的因素，统称它们为不完全信息。不完全信息包括传感器饱和、数据包丢失、随机噪声以及量化误差等。研究基于不完全信息的情况下，对于一些网络控制系统模型，设计有效的控制器和滤波器是很有必要的。　　因为网络控制的效率高和灵活性好，现代控制越来越依赖NCSs。对于一个工业控制系统来说，发生故障是不可避免的。由此，学者们提出了一系列的基于网络的故障诊断方法。在不完全信息的条件下，NCSs的故障诊断更为复杂，要求更高。　　本文研究了在基于不完全信息的情况下NCSs的H∞控制、滤波与故障诊断问题。首先，针对具有混合时滞（分布式时滞、状态时滞）与量化误差的网络控制系统模型，利用Lyapunov稳定性理论与线性矩阵不等式(LMI)的方法设计一个H∞控制器。　　其次，研究具有传感器饱和、随机发生的非线性与随机发生的分布式时滞的网络化系统，用满足Bernouli分布的白噪声来描述通道中的丢包现象。通过Lyapunov理论来得出系统稳定的充分条件，得到系统基于LMI的可行解，设计出一个H∞滤波器。　　然后，研究了一类具有乘性噪声、传感器饱和与分布式时滞的网络化系统的故障诊断问题。通过引入故障评估函数，并将此性能指标与评估阈值函数比较，完成滤波系统的故障诊断。随后。针对不完全信息的故障诊断，研究并设计出满足H∞性能水平的滤波器。　　最后，总结了基于不完全信息的NCSs控制、滤波和故障诊断，展望了未来可以继续研究的方向。