随着计算机技术的飞速发展和数字设备的广泛应用,越来越多的现代控制系统被部署在数字化平台上,数字化控制（Digital Control）技术在系统实现、维护及可靠性等方面呈现出巨大的应用潜力。近十几年来,以采样控制理论为基础的数字化控制受到越来越多专家学者的关注。考虑到数字化控制具有离散时间特性,而大量受控对象又被建模成连续时间动态系统,在面对连续时间受控对象时,传统数字控制器通常采用连续时间设计,离散化应用的方式,然而该方式忽略了离散化对控制器性能的影响,控制性能会随着采样周期的增大而下降明显,并不利于在数字化平台上的应用。因此亟需一种易于在数字平台上部署且控制性能优良的离散反馈控制方法。离散时间设计方法因其直接基于离散时间对象设计,可将采样周期作为参数引入控制器设计,在采样周期较大时容易获得良好控制性能,而成为一种便于数字化应用的可行方案。对于连续时间随机非线性系统,难以获得其精确离散时间模型阻碍了离散时间设计法的成功应用。作为原系统的一种近似表达,通过数值计算方法建立近似离散时间模型成为了一个可行的选择。此外,考虑到实际系统在数字化平台上运行时,降低系统采样频率和数据传输频率是一个重要且现实的优化方向,因此,本文以连续时间随机非线性系统为研究对象,围绕基于近似离散时间模型的采样数据控制和事件触发控制展开研究,旨在提出一种便于在数字平台上部署,具有更低采样频率或数据传输频率的离散反馈控制方法。本文的研究工作主要包括以下几个方面:1.针对一类连续时间Markov切换随机非线性系统,提出了一个基于近似模型的离散反馈控制框架,即通过数值计算方法建立系统的近似离散时间模型,并基于该模型进行反馈控制器设计。此外,针对部分切换模态难以区分的情况,提出模态聚类策略,将部分难以区分模态聚类并重新划分模态空间,以此建立模态聚类后的近似模型。最后,分析了闭环系统与其近似模型间的一致性条件,并在此基础上给出了该类系统均方指数稳定的条件。2.针对采样周期和迭代步长同步设计时,增大采样周期导致的近似模型计算精度下降问题,提出了近似模型的多步迭代策略。通过将近似模型迭代步长与采样周期分离设计,从而允许近似模型在采样周期内完成多个迭代过程,满足了近似离散时间模型的计算精度要求;同时,针对控制器在采样间隔内系统信息缺失的问题,提出向反馈控制器提供近似模型迭代解的方案。在保证近似模型计算精度和系统稳定性的前提下有效降低了采样频率。3.在通信资源有限的情况下,针对周期性采样控制可能造成的高通信资源消耗问题,提出了基于近似模型的连续事件触发控制方案。根据原系统与近似模型之间的误差来设计触发条件,仅当满足条件时触发采样并传输系统数据。在降低采样频率的同时有效降低了数据传输的频率。4.针对连续事件触发控制策略中触发条件的高检测频率问题,提出了基于近似模型的周期性事件触发控制方案,通过仅在离散采样时刻检测触发条件来判断是否需要传输采样数据,在有效降低触发条件检测频率的同时更利于在数字化平台上部署实施。此外,根据非单调Lyapunov函数理论设计了周期事件触发条件,给出了最大允许采样周期的选取准则和随机非线性系统全局均方指数稳定的判据。综上所述,本文针对连续时间随机非线性系统开展了基于近似模型的采样数据控制和事件触发控制问题研究,提供了一种易于在数字化平台上实现的反馈控制方法,推动了随机非线性系统离散反馈控制的进一步发展。