现今社会,网络已经成为日常生活中必不可少的工具。随着网络普及率大大的提升,利用网络对工业设备进行控制也成为了一种重要的发展趋势。将被控对象与网络相连接组成了网络化控制系统。相比于传统的控制系统,网络化控制系统具有很多优势,比如:大大节省了铺设线路的成本、信息传输数字化、控制结构层次化、控制系统智能化等。此外,网络的存在也不可避免地引入了问题:网络诱导时延、数据包丢失、数据包乱序、多包传输等通信受限问题。针对网络带来的通信受限问题,本论文就网络化控制系统进行了分析与研究。本论文主要研究成果如下:首先,研究了具有量化和扩张状态观测器的二阶非线性系统的网络化预测问题。扩张状态观测器不仅用来处理非线性部分,并且生成预测状态处理网络时延。两个任意区域量化器分别用来有效的处理前向和反馈通道的信号,通过“zoom”策略充分证明了带有量化的非线性网络化控制系统的系统稳定性。其次,研究了事件驱动控制网络化控制系统在受到量化和马尔科夫丢包影响下的稳定性。通过一个离散的事件监测器用来监测特定事件。此外,考虑了带有任意区域量化器和马尔科夫丢包对系统的影响,并且在“zoom”策略和李雅普诺夫理论的基础下,证明了闭环系统的均方稳定。最后,设计了反馈控制器来保证网络控制系统的稳定。然后,研究了一个基于切换模型预测控制策略的自触发连续时间非线性网络化控制系统。考虑用切换成本函数来提高连续时间非线性网络化控制系统的性能。同时,无线网络存在于两个通信通道,使用预测输入来解决丢包问题。因此,应用自触发策略减少了大量的网络负担。最后,连续时间非线性网络化控制系统的渐近稳定性在平均驻留时间条件下得到保证。最后,针对具有多个动态解耦子系统的网络化控制系统,提出了多速率采样分布式随机模型预测控制,其中每一个子系统都受到随机干扰和耦合概率约束。在网络化控制系统中,使用delta算子方法对具有异步采样周期的子系统进行采样。通过考虑丢包,以及干扰的分布律,采用收缩约束的方法将概率约束转换成决策变量的确定性约束。最后,局部和耦合概率约束的迭代可行性和网络化系统的二次稳定性在所提算法下得到了保证。