网络化系统具有易实现、成本低、可靠性强等优点,有很高的实用价值和理论意义。将事件触发机制引入到网络化系统中不仅降低了系统的能量损耗,而且降低了系统对网络带宽的占用,进一步提升了网络化系统的价值。另外,大多数系统中都会存在一些非线性特征,T-S模糊模型能以简单的方法、任意的精度逼近非线性项,故本文利用T-S模糊模型来研究相关非线性系统。鉴于此,本文围绕基于事件触发机制的网络化模糊系统,研究网络化系统中数据量化、网络诱导延时、数据丢失等因素的影响,以及这些因素对事件触发机制和模糊设计方法的影响,具体工作总结如下:1.分析了事件触发机制及网络化条件下,模糊系统的滤波器设计问题。考虑系统信息传输受到数据量化、数据包丢失的影响,分别使用对数量化器、Bernoulli随机过程对两种问题进行建模。同时引入事件触发机制降低能量及网络资源的消耗,根据给定的触发条件,分析事件触发机制的影响。综合考量各种问题的影响,构造合适的辅助随机序列,将所有影响综合到统一的模型中,获取系统的状态空间表达式。使用T-S模糊方法以及线性矩阵不等式方法,借助Lyapunov稳定性理论,求得滤波误差系统的稳定性条件,从而求得滤波器的设计步骤。2.分析了事件触发机制及网络化条件下,模糊控制器的设计思路以及设计方法的优化问题。考虑了事件触发机制和数据包丢失的影响,在按系统特征构造的辅助随机序列的帮助下,得到了控制系统的全局动态表达式。分析网络化对模糊控制器设计的影响,利用微分中值定理将控制器的隶属度函数转换为系统的隶属度函数与一个有界的不确定性项的和,从而优化了控制器的设计方法。最后,借助Lyapunov稳定性理论,获得控制器的设计方法。3.分析了事件触发机制及网络化条件下,系统的传感器故障的检测问题。考虑事件触发机制和数据包丢失的影响,构造合适的辅助随机序列刻画各因素对系统输出的综合影响。根据系统特征以及干扰等外界因素的影响,构建故障检测滤波器以达成抑制干扰并检测故障的目的。从而得到滤波误差系统的状态空间表达式,进而分析系统稳定性,以获得滤波器设计步骤。进而选择合适的警报阈值,配合故障检测滤波器产生的残差信号便可检测出系统传感器是否存在故障。4.分析了事件触发机制及网络化条件下,连续系统的建模方法以及控制综合问题。考虑了事件触发机制、网络时延和数据包丢失的影响,根据连续系统特征,分情况讨论各种因素的影响,最后综合各种情况得到事件触发机制下连续网络化系统的状态空间表达式。根据所建立的系统模型的特征,构造出新的Lyapunov函数对系统进行稳定性分析及设计相应的控制器。5.设计了一种新的事件触发机制,并分析了在其影响下网络化系统的建模与控制问题。提出了一种基于数据量化的事件触发机制,此种机制可以将数据量化和事件触发机制的影响建模成只有其中任何一种因素影响下的形式,因此这种机制可以降低系统的复杂性与分析难度。进而分析了在此种机制和网络化因素（传输延时、数据包丢失）的影响下系统的建模方法,从而得到了相应情况下的控制器设计方法。上述工作解决了事件触发机制下网络化模糊系统研究中的一些基本问题,如事件触发机制与数据包丢失现象的联合建模,以及网络因素影响下的模糊设计问题等。并对相关研究方法进行了应用上的拓展和性能上的提升。在以上理论成果的基础上,我们分别利用MATLAB仿真,验证了所提出方法的有效性。