随着信息技术的不断发展,计算机网络已经成为现代通信技术的核心,被应用在生活中的方方面面。网络化控制系统则将网络的概念引入到了控制系统中,利用网络来连接控制系统中的各个元部件。由于网络化控制系统具有诸多优点,在近年来得到了迅猛发展,逐渐代替了传统点对点控制系统,被越来越多地应用于实际系统中。然而,网络的引入同时也带来了许多挑战。网络诱导时延,数据包丢失以及量化误差是由于网络带宽限制,传输通道拥堵等原因所引起的最常见的三种网络化系统特性。本文针对这三种网络特性,对网络化控制系统展开了研究。论文分析了随机多步网络诱导时延,随机连续多数据包丢失以及量化误差在网络化控制系统中的多发性,构建了新的数学模型来分别描述这三种特性。本文以解决具有该类通信约束和信息不完全的网络化系统的控制和滤波问题为研究目标,分别设计了无偏最小协方差滤波,H∞滤波,集员滤波,H∞控制,量化H∞控制等方法,并对所得结果进行了仿真验证。主要内容包括以下几个部分：(1)随机多步传感器时延在实际网络化控制系统中的发生概率远远高于随机单步传感器时延或确定性时延。根据这一特性,提出描述随机多步传感器时延的新模型,并基于该模型,为具有随机多步传感器时延的网络化系统设计了无偏最小误差协方差滤波方法。提出滤波器无偏条件以及相应的滤波算法,并给出了设计和证明过程。通过MATLAB仿真实验,验证了提出的无偏最小误差协方差滤波方法的有效性和优越性。(2)根据网络化系统中随机连续多数据包丢失现象的常发性,建立了可以有效描述最大丢包数已知的随机连续多数据包丢失现象的新模型。通过该数学模型,设计了改进的H∞滤波方法,并给出了相应的滤波算法。通过仿真实验验证了该方法能够有效地解决具有随机连续多数据包丢失的网络化系统问题。(3)在实际系统中,噪声信号往往是未知有界的。根据这一特性,分析了集员滤波方法在解决未知有界噪声问题时的优势。通过对数量化器来描述系统的量化特性,为一类既具有未知有界噪声,又具有量化误差的网络化控制系统设计了集员滤波器。根据滤波器的设计过程,给出相应的集员滤波算法,并通过仿真实验验证了该滤波方法的有效性。(4)根据随机多步传感器时延模型,建立了随机多步传输时延模型。提出具有随机多步传输时延的网络化控制系统的量化H∞控制问题。设计了量化H∞控制策略,使得闭环控制系统渐近均方稳定,并且控制输出满足H∞性能指标。根据设计过程,提出了量化H∞控制算法并通过仿真实验验证其有效性。(5)分析线性变参数框架在处理非线性系统问题中的优越性,提出了一类新型的具有随机多步传感器时延的网络化线性变参数系统的控制问题。设计了改进的H∞控制器,并通过扩展CCLM算法,求得了控制器参数,使得闭环系统渐近均方稳定,并且控制输出满足改进的H∞性能指标。最后,通过仿真实验验证算法有效性。