近年来，网络化系统的研究受到了控制领域国内外学者的广泛关注。相比于传统的点对点控制系统，网络化系统具有布线少、可靠性高、成本低、易于扩展、维护和安装等优点，已成功应用于工业自动化、无人驾驶、智能电网等多个领域。在网络化系统中，由于用于各节点之间信息交换的通信网络是带宽有限的，被传输信号须先经过量化器的量化处理，这样不仅可以有效降低各节点之间的信号传输频率、节约宝贵的网络通信资源，而且还可以在很大程度上避免由网络拥挤而引起的传输时滞、数据包丢失以及数据包乱序。因此，在网络化系统中，量化是必不可少的环节，对网络化系统中量化控制问题的研究具有非常重要的理论和工程意义。本文在总结前人工作的基础上进一步深入地研究了网络化非线性系统的量化滤波和跟踪控制问题，本文的主要创新工作如下:
　　1)基于T-S模糊模型研究了动态量化影响下网络化非线性系统的能量-峰值滤波问题。给出了适用于T-S模糊系统的动态量化滤波策略，在线性矩阵不等式框架内解决了T-S模糊系统的全阶和降阶能量-峰值量化滤波器设计问题。所给出的动态量化滤波策略是一步法，即可以实现量化器动态调节参数和滤波器增益矩阵的同步设计，而且克服了现有结果并不适用于T-S模糊系统和能量-峰值滤波的局限性。
　　2)研究了静态量化影响下不确定Lipschitz网络化非线性系统的鲁棒能量-峰值滤波问题。应用两步法处理了系统不确定参数与由量化误差等效而来的不确定参数的耦合项，根据不同的不确定参数消除顺序，以线性矩阵不等式的形式给出了两个充分设计条件有效地解决了不确定Lipschitz网络化非线性系统的鲁棒能量-峰值量化滤波器设计问题。
　　3)基于T-S模糊模型研究了输入输出动态量化影响下网络化非线性系统的非脆弱H∞跟踪控制问题。给出了适用于T-S模糊系统的动态量化跟踪控制策略，在线性矩阵不等式框架内解决了T-S模糊系统的非脆弱H∞量化跟踪控制器设计问题。所给出的动态量化跟踪控制策略是一步法，即可以实现量化器动态调节参数和非脆弱H∞跟踪控制器增益矩阵的同步设计。此外，还避免了现有方法对量化器量化范围下界的限制且不需要预先设定量化器动态调节参数之间的比例关系。
　　4)基于T-S模糊模型研究了输入输出静态量化影响下网络化非线性系统的耗散跟踪控制问题。不同于现有结果仅考虑了控制输入量化或测量输出量化的影响，本文我们考虑被控对象到控制器、参考模型到控制器以及控制器到被控对象通信信道均存在静态量化的影响。针对T-S模糊系统，利用广义系统描述法和自由权矩阵法在线性矩阵不等式框架内解决了比传统的H∞量化跟踪控制器更为一般的耗散量化跟踪控制器设计问题。
　　5)基于T-S模糊模型研究了输入输出静态量化影响下网络化非线性系统的事件触发H∞跟踪控制问题。提出了一种新的异步事件触发通信方案，有效地降低了从被控对象到控制器以及从参考模型到控制器通信信道中的网络通信负担。在考虑被控对象到控制器、参考模型到控制器以及控制器到被控对象通信信道均存在静态量化影响的前提下，针对T-S模糊系统，利用两步法和矩阵不等式解耦的思想在线性矩阵不等式框架内解决了比同步事件触发H∞跟踪控制器更为一般的异步事件触发H∞跟踪控制器设计问题。
　　最后，对本文的工作进行总结，并对接下来的研究工作进行了展望。