随着网络化控制系统日益广泛的应用,网络化控制系统及其故障诊断成为一个热点研究课题。本文在详细讨论了网络化控制系统中存在的种种问题基础上,针对其时变时延和信息调度等特点建立了相应的多时滞模型、周期模型和拟T-S模糊模型,并利用Lyapunov稳定性理论、H∞鲁棒理论和各种基于模型的观测器设计方法对网络化控制系统及其故障诊断问题进行了研究。具体工作包括以下几点:　　首先,概括总结了网络化控制系统中存在的问题:带宽有限、网络诱导时延、数据包丢失、系统结构和协议,以及解决这些问题的一些典型方法。同时介绍了故障诊断和容错控制的主要方法,回顾和总结了网络化控制系统的故障诊断和容错控制的研究现状。　　针对网络诱导时延的不确定特性,提出了一种递阶多模型切换控制的策略,以减小网络诱导时延不确定性带来的不利影响。考虑到网络带宽有限,为了减少全局控制信息的传送,将控制系统分为主控制器级和局部控制器级两层递阶结构。在系统运行过程中,根据网络诱导时延和当前子系统最大允许时延的关系选择最佳的局部控制器。应用公共Lyapunov函数法,分析得到了系统稳定的条件。　　在研究采用静态信息调度的网络化控制系统的故障诊断问题中,以状态方程的形式描述了网络化控制系统中存在的静态调度,从而将整个系统转化为一个周期系统。应用周期系统的提升原理,我们将其转化为时不变定常系统,并在此基础上提出了一种基于H∞和H指标的鲁棒故障观测器的设计方法。对于高阶或周期长等不适合运用提升原理的情形,我们提出了未知输入观测器设计方法,并利用Lyapunov稳定性定理,得出了观测器系统的稳定性条件。　　对于具随机特性的网络诱导时延的线性网络化控制系统,用拟T-S模糊模型对系统进行建模。在此模型基础上研究了网络化控制系统的渐近稳定、H∞鲁棒稳定性问题和状态估计、完整性设计问题。对网络化控制系统的状态估计,运用了模糊卡尔曼滤波器和鲁棒H∞滤波器设计方法。给出了此种模糊卡尔曼滤波器稳定条件并推导表明此种滤波器可实现无偏的状态估计,给出了基于线性矩阵不等式的鲁棒H∞滤波器参数设计方法和稳定条件。对于系统的完整性分析,不仅讨论了执行器和传感器故障的完整性分析,而且考虑了执行器和传感器双故障时系统的完整性分析。　　针对具有随机网络时延的非线性网络化控制系统,采用两层结构的拟T-S模糊模型描述控制系统的不确定网络诱导时延和非线性特性。在此模型的基础上研究了基于模糊观测器的故障诊断和基于观测器的模糊控制问题。运用并行补偿方法设计了模糊系统的观测器,并给出了干扰分离和观测器渐近稳定的充分条件。干扰分离运用空间解耦方法实现了精确解耦;运用H2/H∞方法实现了弱解耦。针对系统状态不完全可测的情况,设计了基于观测器的模糊控制,通过构造Lyapunov函数和运用Lyapunov稳定条件,得出了观测器增益矩阵和控制器增益矩阵求解方法。　　最后,在总结全文工作的基础上,提出了有待进一步研究的课题和今后的工作重点。