T-S模糊系统可以逼近任何非线性系统,已成为控制理论研究非线性系统的重要分析建模工具。网络化T-S模糊系统中数据通过网络传输,随着计算机网络的迅猛发展给信息传递带来诸多便利,然而网络因其开放性容易遭受恶意信号的攻击,包括欺骗攻击和Do S攻击。为缓解通信网络数据传输负荷,引入事件触发机制、量化机制以缓解受限的通信资源影响。作为事件触发机制的一种改进,自适应事件触发机制能够在保证系统性能的同时自适应地调整触发条件,进一步减少冗余数据的传输量。此外,由于物理设备和技术手段的局限性,饱和现象也是也影响系统性能的重要因素之一。基于此,本文研究的主体内容如下:(1)针对T-S模糊神经网络,引入事件触发机制以降低网络传输压力。考虑欺骗攻击的影响,构建一个网络攻击下事件驱动的T-S模糊神经系统数学模型。基于此模型,借助李雅普诺夫稳定性理论得到了保证系统稳定的充分性条件。再利用线性矩阵不等式获得状态估计器增益。最后一个仿真范例验证了设计方法的可行性。(2)针对T-S模糊系统近似描述的信息物理系统,运用事件触发机制和量化机制来减缓通信资源受限的影响,同时考虑传感器饱和与Do S攻击的影响,建立一个新的状态估计误差模型。再应用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式,获取到保证系统指数稳定的充分性条件,并实现了状态估计器和事件触发器的联合设计。最后设计方案的有效性经由仿真范例进行了验证。(3)针对T-S模糊系统近似描述的网络控制系统,考虑包含欺骗攻击和Do S攻击的多元网络攻击的影响,首先建立一个同时考虑欺骗攻击和Do S攻击的多元网络攻击模型。选用自适应事件驱动的控制器设计以达到缓解网络传输负载的目标。然后构建一个多元网络攻击和自适应事件驱动下的T-S模糊系统模型。基于建立的模型,使用李雅普诺夫稳定性理论得到保证系统指数均方稳定的充分性条件。应用线性矩阵不等式求得控制器增益的数学表达式。最后,将所设计方法应用于质量弹簧系统验证其有效性,并以一个对比实验证实自适应事件触发机制的优势所在。