在实际系统中，执行器元件直接作用于被控对象，是系统中不可或缺的部分。由于受到物理限制，执行器元件的输出往往是有界的，通常可以用饱和非线性描述这一物理现象。饱和往往会导致系统性能的下降，甚至引起系统不稳定。　　目前，网络化控制系统面临的一大挑战就是资源节约问题。事件触发机制是降低网络负荷、节约传输资源的一种实用手段。其主要思想是信号的传输不是周期性的，而是当系统变量达到一定的限制条件时才进行数据传输，从而降低对传输信道的占用。　　本文是针对执行器饱和这一现象，本着节约传输资源的目的，采用不同控制方法，研究一般线性系统和马尔科夫跳变系统具有执行器饱和时，通过事件触发传输策略来实现系统镇定。　　首先，对于状态完全可测的系统，给出用事件触发机制下的状态反馈控制处理饱和的充分条件，对比传统的时间触发控制，大大降低了触发次数，节约了通信资源，随后给出相应的优化算法估计吸引域。此外，本文引入的事件触发条件充分利用到了执行器饱和特性，进一步减少了事件触发次数。　　其次，对于状态不完全可测时的情况，无法通过状态反馈实现系统镇定。为此，结合事件触发机制，设计了动态输出反馈控制器。在触发条件中引入指数项，避免Zeno现象的发生。同时，利用极点配置方法解决了控制器增益过大的问题。　　再次，利用静态抗饱和补偿的方法，研究了事件触发机制下饱和非线性的处理，比较了有抗饱和补偿器和无抗饱和补偿器时的结果。在得到更大吸引域的同时，将静态抗饱和补偿增益作为一个自由变量，提出一种迭代求解算法，实现了对它的设计。　　随后，运用动态抗饱和补偿器，给出了事件触发机制下镇定系统的充分条件。由于多个非线性耦合项的存在，本章中用投影定理将判断条件进行了转化。虽然分析相对复杂，但动态抗饱和补偿器能够提供更多自由度，得到比静态抗饱和补偿器更大的吸引域。　　最后，许多实际系统可以建模为Markov跳变系统，对于该类系统最关键的影响因素—转移概率，通常情况下，假设转移矩阵中的元素是全部已知的，但实际往往是部分未知的。对于两种情况，分别给出了系统具有执行器饱和时，通过事件触发机制来镇定系统的充分条件。