混杂系统是连续动态系统和离散动态系统相互耦合与相互作用而形成的一类复杂动态系统，它通常表现为在一定时间区间或空间内具有连续系统特征，而在另外一些时刻或空间又具有离散系统的特征，甚至在某些瞬间系统的状态会发生突变。　　 混杂系统广泛存在于复杂的工业控制、飞行控制、智能交通、电力系统、制造系统、机器人系统、网络控制以及分子生物网络等实际系统中。随着控制、计算机、数学等学科的进步与发展，混杂系统的理论与应用研究已成为系统与控制及其应用学科的前沿热点。针对混杂动态系统的实际背景和理论与应用上的需求，本文较系统地研究了脉冲混杂系统的有关定性理论和基于脉冲混杂系统的网络控制问题。　　 控制系统能够状态可控和状态可观测是系统能正常运行的必要条件，为此本文研究了线性脉冲动态系统的可控性与可观性。借助于对应的无脉冲线性系统的基础解矩阵和常数变易法，对线性脉冲动态系统给出了其解的一般表达式。针对线性时变和线性定常脉冲系统，提出了脉冲状态可控和状态可观的概念，建立了系统脉冲状态可控和状态可观的若干新的充分性与必要性准则，为脉冲控制系统的应用奠定了理论基础。　　 针对实际系统中的信息传输时延和参数扰动，本文研究了不确定脉冲神经网络和带时滞的区间脉冲神经网络的模型与动态性质。在传统Grossberg-Cohen-Hopfield神经网络模型的基础上，提出了不确定自联想脉冲神经网络模型，通过构造不连续的李亚普洛夫函数，给出了不确定自联想脉冲神经网络平衡态大范围鲁棒指数稳定的充分性条件，揭示了网络参数与扰动区间和脉冲跳变的有关内在联系。提出了具有一定普适性的带时滞不确定非线性脉冲神经网络模型，运用Banach 空间压缩映射原理，建立了该网络平衡态存在唯一的若干准则；讨论了带时滞不确定非线性脉冲神经网络平衡态全局鲁棒稳定性，得到了一些简洁的充分性条件。仿真例子说明了理论结果的有效性，同时为时滞不确定脉冲神经网络的实际应用提供了理论指导。　　 借助于脉冲切换系统的思想，研究了基于因特网的多率时延网络控制系统的建模和稳定性问题。在分析网络控制系统时延发生机理的基础上，提出了一类基于远程和本地控制策略的多率时延切换网络控制系统模型。讨论了这类新的网络控制系统的渐近稳定性，给出了该系统渐近稳定的充分必要准则和简洁的充分性条件，揭示了网络时延和多采样率之间的联系，为基于因特网的控制系统设计提供了新的方法和工具。　　 针对网络时延、数据丢包、随机扰动等典型特征，本文结合脉冲混杂系统方法研究了网络控制系统的建模、动态性质和控制设计问题。基于网络数据传输特点，提出了N 步数据丢包率概念和网络脉冲控制方法。研究了带丢包的网络脉冲控制系统渐近稳定性，分析了数据丢包率的可允许最大值，揭示了网络丢包率与稳定之间的内在联系。为了处理网络诱导时延，提出了带扩展单元的传输时延的网络脉冲控制结构，建立了该系统渐近稳定的充分必要准则。讨论了同时带丢包和传输时延的网络脉冲控制系统的渐近稳定性,得到了相应的稳定性判据。利用V-k迭代算法和有关技术给出了网络系统的脉冲控制器的设计算法，为提高网络控制系统的性能提供了新的模型和方法。