随着通信技术和计算机设备的迅猛发展,网络化控制系统应运而生。由于其利用网络连接不同地理位置设备原件的特性,使得远程监测和控制系统运行状态成为可能,从而被广泛应用于智能医疗系统、电力系统和生产协作网等大型工程系统。然而网络的引入也带来了新的挑战,例如信道传输数据存在丢包、时延和量化等的通信约束,另外信息系统还容易受到来自内部和外部的黑客入侵。近年来针对大型工业控制系统的安全事件日益增多,不仅造成巨大的经济损失,影响人民的正常生活工作,还严重危及公共安全。因此引起了国内外学者的极大重视,相关成果层出不穷,有效的解决了大量的网络安全问题,保障了系统安全稳定运行。本文针对存在虚假数据注入攻击的利普希茨非线性系统,定义丢包环境下的安全估计问题,分别给出单侧攻击和多重攻击下的安全估计器设计方法,实现基于观测数据和控制数据缺失的攻击信号和系统状态估计。具体内容包括:第一部分:定义丢包环境下存在数据虚假数据注入攻击的一类利普希茨非线性系统的安全估计问题。详细描述物理系统和数据丢包现象,基于中间变量分别给出执行器攻击和并发攻击(同时存在执行器攻击和传感器攻击)下的安全估计器形式,通过构造误差系统将安全估计问题转化为误差系统稳定性分析问题。第二部分:针对执行器攻击下的安全估计问题,通过李雅普诺夫稳定分析,给出使估计误差系统稳定的充分条件,并基于舒尔补定理构造线性矩阵不等式从而得到满足设计要求的估计增益。进一步,讨论了执行器攻击下的安全估计器设计过程中参数的选择方法。最后,扩展该算法给出状态攻击下的安全估计器设计结论。第三部分:针对并发攻击下的安全估计问题,通过李雅普诺夫稳定分析,给出使误差系统稳定的充分条件,并证明状态估计误差、执行器攻击估计误差和传感器攻击估计误差指数收敛于误差域内。进一步,讨论了并发攻击下的安全估计器设计过程中参数的选择方法。最后,扩展该算法给出直接攻击下的安全估计器设计结论。第四部分:借助网络化运动控制系统平台来验证算法的可行性。包括对电机建立动力学模型,通过Ping测试得到执行器网络和传感器网络的数据传输成功率,使用Matlab工具箱得到估计增益,分析执行器攻击、传感器攻击、电机位置和电机速度估计值与实际值的误差。并与其他算法作比较来验证估计算法的可行性和有效性。最后,对本文的研究成果进行总结,并给出未来的研究方向。