T-S模糊模型的提出与应用，极大地拓展了模糊控制研究的领域。而T-S模糊模型可以以任意精度逼近任意一个平滑的非线性系统这一特性使得利用T-S模糊模型控制分析非线性系统成为可能，并且理论与实践证明，这种方法的控制效果很好。采样行为广泛存在于实际工程系统中，因此对基于T-S模糊模型的采样系统的分析与设计具有重要的理论价值与实际意义。本文采用输入延迟方法,对具有网络传输时滞和不具有网络传输时滞的T-S模糊采样系统进行了系统深入地研究：根据李亚普诺夫稳定性理论，结合自由权矩阵、积分不等式、LMI、BMI等方法，分别给出了保守性较小的稳定性分析和控制器设计的充分条件。具体工作总结如下：本文首先针对不具有时滞的非线性系统进行了研究：当控制系统组成比较简单,控制器、执行器、被控对象距离较近时，控制信号可以准确的传输，此时传输时滞很小，可以忽略不计。本文采用输入时滞的方法，对不具有传输时滞的T-S模糊采样系统进行研究：将包含有连续信号和离散信号的混合T-S模糊采样系统转换为具有时变输入时滞的连续T-S模糊系统，根据Lyapunov稳定性定理，利用积分不等式和自由权矩阵的分析方法给出了基于LMI的模糊采样系统稳定性分析和控制器设计的充分条件，降低了已有文献中稳定性分析和控制器设计方法的保守性。然后针对实际的倒立摆系统和拖车系统，进行了数值仿真证明了本文方法的正确性和有效性。然后针对基于T-S模糊模型具有网络传输时滞的采样系统进行了稳定性分析与控制器设计问题的研究。当控制信号从控制器传输到远程被控对象时，此时会带来时滞(即从传感器到控制器的时滞和从控制器到执行器的时滞)，即传输时滞。这些时滞或者是常时滞或者是时变时滞，如果在控制器设计的时候不予考虑，都会不同程度的降低控制系统的性能，甚至使系统不稳定。本文采用输入时滞的方法，对具有传输时滞的T-S模糊采样系统进行研究：将包含有连续信号和离散信号的混合模糊采样系统转换为具有一项时变输入时滞和一项常输入时滞的连续模糊系统，根据Lyapunov稳定性定理，结合积分不等式和自由权矩阵的方法得到了保守性较小的稳定性条件。在稳定性分析的基础上，给出了基于BMI的控制器设计的方法。根据推导出的系统稳定性分析定理，与已有的文献中的结果相比，能够得到更大的采样周期的上界，因此所得的条件具有更小的保守性。通过倒立摆系统和拖车系统的数值仿真进一步验证了本文中镇定控制器设计方法的有效性及优越性。