在工业生产和生活领域,具有非线性的切换系统是广泛存在的。切换系统的性能,往往是由切换子系统以及切换规则决定的。目前,针对切换系统的研究依旧很火热。现在,对于切换系统的稳定性方面的研究已经很成熟了,主要有驻留时间和Lyapunov函数两种方法。本文要实现的就是针对这样一个具有扇区非线性的切换系统,设计一个故障检测装置,完成系统故障诊断。故障检测装置和被检测的非线性切换系统之间使用网络进行数据传输。由于网络资源有限,可能会存在数据丢包、量化误差以及网络时延等网络诱导因素,进而干扰故障诊断装置的性能。因此,本文需要在网络诱导因素存在的情况下,设计一个故障检测装置,能够准确的检测到系统故障的发生。基于以上问题,本文选定Kalman滤波器来设计故障检测环节。对于单独存在网络量化误差的情况,本论文先对其进行模型化处理,选定对数量化器进行建模。然后本文对非线性切换系统进行建模,给出Kalman滤波器模型,给出故障加权模型,构建残差系统,并对残差系统产生的残差信号进行处理,使得残差信号对外部干扰鲁棒,对故障敏感。本文章选定合适的Lyapunov函数,使得残差系统满足稳定性条件,并且具有H_∞性能,从而得到相应的滤波器参数。在单独存在量化误差的基础上,本文中又分别引入了数据丢包和时延问题,并且将网络丢包问题抽象成了Bernoulli模型。在此,本文章依旧采用扇区非线性切换系统模型以及Kalman滤波器模型,构建残差系统并对其进行处理。通过Lyapunov函数方法,以及LMI技术进行处理,得到了线性化的不等式组,并借助工具箱进行了求解,得到了相应的滤波器参数。最终通过仿真实验,得到了相应的曲线。