滤波器的主要作用是在外界干扰的情况下,消除干扰对信号的影响,从而对一个状态或者信号进行准确的估计。如今,滤波器在网络化系统中扮演着重要的角色,但是,由于网络带宽有限,数据在网络中传输时,会出现过载、数据丢失以及时延等问题,因此传统的滤波器设计方法并不适用于网络化系统。耗散滤波是H_?滤波和无源滤波的结合,综合考虑信号的增益和相位信息,对信号的估计更加准确。此外,滤波器的参数会受到本身物理特性及环境因素的影响产生变化,这会造成滤波误差系统性能下降甚至失稳。因此,在网络化系统中研究滤波误差系统的非脆弱耗散滤波问题具有重要意义。本课题研究内容如下:针对网络化系统中传感器-滤波器之间存在随机一步时延和多丢包的情况,同时考虑到滤波器参数存在摄动,采用状态增广方法,设计对系统待估信号进行估计的非脆弱耗散扩维滤波器。首先使用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)分析方法,推导出满足滤波误差系统稳定和耗散性能要求的非脆弱耗散扩维滤波器存在的充分条件,然后将非脆弱耗散滤波问题转化为求解LMI的问题,最后通过求解LMI得到非脆弱耗散扩维滤波器的参数表达式。针对非线性网络化系统中滤波器参数存在摄动的情况,考虑传感器-滤波器之间存在随机一步时延和多丢包,设计一种非脆弱耗散全阶滤波器。结合Lyapunov函数和LMI方法推导出非脆弱耗散全阶滤波器存在的充分条件,再通过解LMI得出非脆弱耗散全阶波器参数的求解表达式。所设计的滤波器不仅是非脆弱的,而且可以使滤波误差系统满足稳定性和耗散性能要求。针对非线性网络化系统中存在的随机一步时延和多丢包以及量化误差的情况,同时考虑到滤波器参数存在摄动,设计一种非脆弱量化耗散滤波器。首先结合静态量化器对系统进行建模,然后基于Lyapunov稳定性理论,使用LMI推导出使滤波误差系统满足稳定性和耗散性能要求的非脆弱量化耗散滤波器存在的充分条件,再通过解LMI得出耗散量化滤波器参数的求解表达式。所设计的滤波器可以保证滤波误差系统随机稳定且满足耗散性能要求。每个研究都给出了具体的数值仿真验证所提方法的有效性和可行性。