网络化控制系统是以网络作为信息传输媒介的控制系统。相比于传统基于点对点通信的控制系统,网络化控制系统具有许多优点,如布线成本低,安装方便以及系统扩展性强等。目前,网络化控制系统已经成为工业界和学术界的研究热点之一。然而有限的带宽资源使得信息传输不可避免地存在网络诱导时延、数据包丢失和量化误差等一系列问题。在网络化控制系统中,所有的信息必须经过采样才能发送到控制器端,而采用均匀的采样周期无法使得系统性能达到最优。由于网络的不可预知性,基于随机采样策略的网络化控制系统分析与设计问题受到了研究的关注。目前已有一些研究成果,但仍存在不少极具挑战性的问题有待解决:首先,现有方法引入随机二进制序列描述采样周期的切换过程,结论不易推广到一般情况;其次,现有研究采用输入时滞方法分析系统的稳定性,复杂的处理过程使其难以综合考虑网络化控制系统中存在的网络时延、丢包和量化等其他问题;最后,现有研究结果并未考虑丢包率、量化密度等特征参数与系统性能之间的关系。另一方面,状态估计在控制系统的设计中极为重要。Kalman滤波是状态估计的重要方法,但该方法要求被估计对象具有精确的数学模型并且噪声输入为严格的高斯分布。而实际系统中往往具有许多不确定性因素,为此,H∞滤波引起了人们的关注。基于上述讨论,本文主要研究具有随机采样特性的网络化系统H∞滤波问题,具体研究问题如下。1、研究了一类具有随机采样、量化和数据包丢失的网络化系统H∞滤波问题。采用马尔可夫链描述传感器的随机采样过程,将量化误差和数据包丢失所造成的影响转化为滤波系统的参数不确定性。基于李雅普诺夫稳定性理论和随机系统分析方法,导出了滤波系统随机稳定且满足期望噪声抑制率的充分条件,并给出了滤波器的具体设计方法。2、考虑了一类具有能耗约束的无线网络化系统H∞滤波问题。引入非等间隔的随机采样、量测信息降维、随机传输协议等节能策略以降低传感器的数据发送量,从而实现节能的目的。将能耗约束下的无线网络化滤波系统建模成一个马尔科夫切换不确定性系统,并基于随机切换系统分析方法,得出了滤波系统均方指数稳定且具有期望噪声抑制率的充分条件,同时,给出了对应滤波器参数的求解方法。3、讨论了一类基于无线传感器网络的分布式H∞滤波问题。系统的量测信息经由一个无线传感器网络在随机时刻采集,同时考虑了传感器网络中的随机量测信息丢失和量化问题。为处理该滤波问题,提出一类分布式滤波策略。基于李雅普诺夫稳定性理论和随机系统分析方法,推导出了增广滤波系统随机稳定且具有期望噪声抑制率的充分条件,并介绍了分布式滤波器的设计过程。论文针对一些实例进行了仿真研究,验证了所提方法的有效性。最后,对全文的研究工作进行了归纳和总结,并提出了进一步研究的方向。