Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型是指采用局部线性化方法,基于模糊隶属度函数将各个线性子模型光滑连接起来的一个全局模型,它能够以任意精度逼近非线性系统,因而受到了广泛关注。此外,网络化控制系统由于具有便于布线,易于安装维护、操作简单、成本低、效率高、灵活性大等优点,在诸多领域也有广泛的应用。传统的T-S模糊系统通常采用并行分布补偿(PDC)的方法进行控制器的设计。然而,在实际工业生产环境中,受到网络诱导时延、数据丢包等网络因素的影响下,网络化T-S模糊系统普遍存在时滞性和非线性等特点,这将导致PDC方法失效。针对上述情形,本文提出了基于前件不匹配条件的网络化T-S模糊模型,该模型中模糊控制器与被控系统可以拥有不一致的模糊前件,弥补了PDC方法的不足,降低了控制器的执行难度,大大提升了设计的灵活性。本文主要研究内容包含如下四个方面:(一)针对一类T-S模糊系统,研究了网络环境下基于前件不匹配条件的控制器设计问题。首先,构造一个统一的具有通信延迟的网络化T-S模糊模型框架。然后,基于所构造的系统模型结合李雅普诺夫泛函和Wirtinger-based不等式等方法,推导得出具有较低保守性的系统稳定性判据,并给出能够增强设计灵活性的网络化模糊控制器的设计方法;(二)考虑到系统结构和参数引起的不确定性,研究了基于马尔科夫跳变的网络化T-S模糊系统的H_∞滤波问题。首先,建立网络诱导时延,数据丢包和马尔科夫跳变模型相统一的滤波误差系统框架。然后,构造基于马尔可夫切换的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出模糊滤波误差系统的稳定标准以及滤波器的前件不匹配设计方案;(三)考虑到有限的网络通信资源,研究了事件触发通讯策略下基于观测器的网络化T-S模糊系统的控制问题。首先,建立了一个统一的基于事件触发通讯策略的网络化T-S模糊模型,构造了前件不匹配的模糊观测器以估计不可测量系统状态,并为观测器设计了一个前提相匹配模糊控制器。然后,基于李亚普诺夫稳定性理论,给出新的观测器和控制器设计方法;(四)针对半车主动悬架系统的T-S模糊模型,应用分布式系统理论,将其分为相互关联的两个前后轮子系统,提出了分布式事件触发传送策略以降低子系统状态信息的发送量,节省网络通讯资源,并在此基础上研究了子系统在前件不匹配条件下的H_∞控制问题。