本文主要研究基于采样数据的事件驱动系统及其应用。首先基于推广的连续离散分析方法给出了在不同通讯条件下保证事件驱动系统指数稳定的充分条件，而后分别将其应用到一类本质非线性系统的输出反馈控制，一类多输出非线性系统的观测器设计以及多智能体系统分布式优化等问题中。主要工作可以总结如下：
　　第一章介绍了课题的研究背景。分别说明了事件驱动控制，输出函数未知的非线性系统镇定问题，非线性观测器设计及分布式优化与控制等问题的研究现状，并简要地介绍接下来的研究工作。
　　第二章中采用连续离散分析方法分别得到了基于采样数据和时滞采样数据的事件驱动系统指数稳定的判据，并给出一系列推论。为进一步研究奠定理论基础。
　　第三章讨论了一类输出函数未知的本质非线性系统的事件触发控制问题。提出了一种新的状态无关事件触发条件，并基于此构造事件驱动输出反馈控制策略，最后通过实例仿真证明了所提策略的优越性。
　　第四章提出一种基于同步采样事件触发机制的多输出非线性高增益观测器，但各个输出端上的事件触发机制是异步的。同时证明了在适当选择观测器增益以及事件触发参数时，当系统的增益足够大时，可以保证观测器的指数收敛。
　　第五章研究了事件触发分布式优化算法，在此算法中，设计了分布式事件触发机制，同时考虑了网络中存在的传输时延，且传输时延可以大于采样周期。从理论上证明了所提出的分布式事件驱动协议可以使得系统同时实现一致性和最优性。
　　第六章总结了本文的全部工作，进一步阐明后续工作的方向。