由于传感与通讯技术的飞速进展,信息可以利用共享的数字网络或者无线信道实现传送。具备这些架构的控制系统通称为网络化控制系统。与传统控制系统相比,网络化控制系统在以下方面具有显著优势:成本低、灵活度高、易重新配置、可靠性强、适应性强、对故障的鲁棒性强。从网络化控制系统的定义可知其最显著的特征就是控制器和系统之间通过共享的通信网络进行信息交换,因此网络中一些与通信相关的问题或许会导致系统的性能降低。这些问题主要包括:网络诱导时延、通道容量有限和网络安全等问题。而与网络化控制系统相关的研究,有助于解决上述问题。本文致力于对网络化控制系统的研究做出进一步的改进与补充。以网络化控制系统为研究课题,基于模糊集理论、Lyapunov稳定性理论、特殊不等式放缩、线性矩阵不等式方法着重研究了线性和非线性网络化控制系统的稳定性能与事件触发控制,以及时滞神经网络的同步性分析与事件触发控制。本文具体研究内容总结概括如下:1.研究了一类具有执行器故障的线性网络化控制系统渐近稳定问题。为了大幅节省网络通信资源,构造了一类新颖的基于加和的离散事件触发机制。针对线性网络化控制系统状态不完全已知的情况,设计了基于观测器的动态输出反馈控制。利用Lyapunov稳定性理论和特殊不等式放缩技巧,建立了考虑执行器故障的线性网络化控制系统渐近稳定性准则。通过仿真实例验证所得结果的准确性和有效性。2.研究了非线性网络化控制系统中基于加和的事件触发控制问题。利用区间二型Takagi-Sugeno模糊模型来逼近非线性网络化控制系统模型。构造新颖的事件触发机制和动态输出反馈控制器以在系统状态信息不完全已知的情况下能够同时实现系统稳定性能和网络资源节约。利用Lyapunov稳定性理论,给出了动态输出反馈控制器下区间二型模糊网络化控制系统的稳定性准则。质量弹簧阻尼系统和隧道二极管电路系统的仿真实验均表明新方法兼具可靠性与优越性。3.研究了具有欺骗攻击的模糊神经网络的同步性与控制器设计问题。针对具有欺骗攻击的非线性网络化控制系统,采用比Bernoulli随机过程更具一般性的Markov随机过程。设计基于加和的动态事件触发机制,使用历史采样测量和内部动态变量来确定下一个触发时刻。构造动态输出反馈控制器保证系统的稳定性。利用Lyapunov稳定性理论以及线性矩阵不等式理论构建了具有欺骗攻击的模糊神经网络同步性准则。通过两个数值例子来说明所得到结果的有效性及优越性。4.研究了一类具有混合时滞和欺骗攻击的模糊神经网络同步性问题。针对模糊神经网络,设计包含权重加和的历史采样信息和内部动态函数的动态加和事件触发机制。为了保证系统的稳定性,设计了动态输出反馈控制器。考虑更一般的网络结构,从传感器到控制器、控制器到执行器的通信信道都受到权重加和动态事件触发机制、欺骗攻击和量化器的影响。利用稳定性分析理论建立了具有混合时滞和欺骗攻击的模糊神经网络的同步准则。所得结论的有效性和优越性通过两个带有仿真的数值实例得以验证。5.研究了一类具有混合时滞和欺骗攻击的非线性网络化控制系统有限时间有界控制问题。通过在事件触发条件中考虑带有权重的历史采样信息和内部动态函数来构造事件触发机制。构造一个动态输出反馈控制器以应对系统状态信息不完全已知的情况。利用Lyapunov稳定性理论及锥补线性化算法,联合设计动态输出反馈控制器增益和事件触发参数并给出具有混合时滞和欺骗攻击的非线性网络化控制系统有限时间有界准则。质量弹簧阻尼系统的实验结果不仅证明所得结果的有效性,更是通过对比验证了其优越性。