随着现代工业的快速发展,控制系统呈现出规模越来越大,集散化程度越来越高的特征,采用线路直连方式的传统控制系统已无法满足这些控制需求。因此,近年来网络控制系统得到了众多学者的广泛研究兴趣。网络控制系统是指系统各部分是由通信网络连接的,其优势包括配置简单、费用低廉等。然而通信网络通信能力有限,它的引入将带来一些相应的问题,例如丢包、网络诱导时延、量化、数据率和链路访问限制等。由于这些网络因素,网络控制系统的性能将会降低甚至变得不稳定。因此,为了降低这些网络诱导因素带来的负面影响,新的针对网络控制系统的分析和综合方法就变得既有理论意义,也具有深远的实际意义。特别地,本文将集中考虑有限通信能力下的网络控制系统的控制和滤波问题。首先,针对一类离散时间线性系统,同时考虑网络诱导时延、丢包和量化因素,我们提出了一种新型的输出反馈控制器。我们将丢包和网络诱导时延同时建模为接收端中的有界时滞。对于量化问题,我们提出了一种新型的异步量化方法,其每个节点中的动态量化参数能在本地更新,因此我们不再需要发送端和接收端保持同步的量化参数这一假设。我们将相应的量化误差转化成为系统的有界误差。通过构建李雅普诺夫-克拉索夫斯基函数,我们推导了使闭环系统渐近稳定的充分条件。此外,通过基于锥补线性化的算法,我们得到相应的动态输出反馈控制器增益。然后,我们研究了考虑丢包和网络诱导时延的一类网络非线性系统的H∞状态反馈控制问题,该非线性系统由T-S模糊模型表征。丢包和网络诱导时延被同时建模为接收端中的有界时滞。我们设计了一种最优分段补偿器来估计在传输中丢失或延迟的数据包,通过该方法闭环系统能得到更优的H∞性能。基于一个分段李雅普诺夫函数,我们通过解一系列线性矩阵不等式推导出了该最优分段补偿器和分段控制器的增益。我们同时也研究了一类由T-S模糊模型表征的非线性系统的网络化滤波器设计方法。考虑网络诱导时延、丢包和量化因素,我们提出了一种网络非线性系统的滤波统一框架。我们采用动态量化器来解决传统静态量化器中的饱和和死区问题,丢包和网络诱导时延被同时建模为接收端中的有界时滞。我们设计了一种分段滤波器使得滤波误差系统渐近稳定。基于一个分段李雅普诺夫函数,通过解一系列线性矩阵不等式我们得到了相应的滤波器参数。最后,针对网络化的非线性四旋翼飞行器,我们提出了其建模和控制方法,该网络化非线性飞行器由一个T-S模糊模型逼近。我们同时考虑了网络诱导时延和丢包因素。基于一个公共李雅普诺夫函数,通过一系列线性矩阵不等式,我们设计了一个模糊控制器,其能使闭环飞行器系统渐近稳定。仿真结果显示了该方法的有效性。