随着网络化控制系统越来越大范围的应用,网络化控制系统中所存在的问题也日渐成为了研究的热点。本文研究了在网络带宽受到限制的情况下,动态量化算法对系统稳定性以及性能的影响。本文首先选取一类带有有界噪声的线性系统作为研究对象,制定相应的动态量化算法降低其量化误差。在此基础之上,提出了量化性能最优化的问题,并将该最优量化算法的设计问题归结成求解一个最优化方程;且进一步,给出了最优量化性能的上下界。由于最优量化算法的求取十分困难,所以本文提出一种次优量化算法,并通过仿真验证表明该算法的性能十分接近最优量化性能的上界、即其与最优量化算法的性能相近。随后文章还研究了一类非线性前馈系统的动态量化算法,并且分析了该类算法对其稳定性的影响。在之前已有的研究成果当中,学者们提出了在局部利普希茨条件下用n-bit,以及在全局利普希茨条件下用1-bit镇定n维系统的动态量化算法。本文的研究则是将全局利普希茨条件下的1-bit动态量化算法推广至局部利普希茨条件下。通过对原有算法的改进,在占用最少1-bit带宽的情况下,采用饱和控制的方法保证了系统的稳定性,文章不但从理论上给予了证明,而且通过仿真进行了验证。本文还在原有结果的基础上,在非线性前馈系统加入一个有界噪声,通过调整算法中的规则以及饱和控制参数的设置,制定了相应的动态量化算法,仅仅占用1-bit带宽,仍然可以保证系统的有界输入有界输出稳定性,并且最后通过仿真验证了该算法的有效性。