Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型在凸紧集中能以任意精度逼近任意平滑非线性函数,在它基础上提出的模糊并行分布补偿原则也是对非线性控制器或滤波器的全局逼近。以T-S模糊模型和并行分布补偿原则构成的非线性系统研究方法在一定意义上可将非线性系统的分析与综合分解为一簇局部线性模型的分析与综合,使得应用已有的丰富的分析与综合方法于复杂非线性系统成为可能。随着高科技的发展,网络被广泛引入到控制系统的闭环回路中,产生了网络化控制系统。在为工程应用带来众多优点的同时,网络的引入也使得控制系统产生数据包丢失、信号传输延迟等现象。这些现象是网络化系统性能变差的主要因素。目前大多数关于数据包丢失问题的研究结果都是针对线性系统,针对非线性系统尚没有形成系统完善的分析与综合方法。虽然以网络延迟为背景的时滞T-S模糊系统的研究可见报道,但其结果仍有待进一步改进。本论文利用T-S模糊模型优越的逼近特性和完善的分析方法,提出研究存在时滞、丢包的非线性系统的新方法并系统地研究其分析与综合问题。论文的部分理论成果将被应用于具有复杂非线性微分方程的起重机系统在输入延迟时货物的运输控制中。第2章将时滞分割思想融入模糊参数依赖Lyapunov函数方法中,提出了时滞T-S模糊系统稳定性分析的新方法,得到了保守性较现有结果小得多的时滞依赖稳定条件。根据稳定条件,按照模糊并行分布补偿原则,设计了时滞模糊系统的状态反馈控制器保证闭环系统渐进稳定。稳定条件和镇定条件被进一步推广到具有范数有界不确定性的时滞模糊系统中,得到了不确定时滞模糊系统鲁棒稳定和镇定的新条件。在此基础上,研究了时滞模糊系统的H∞控制问题。第3章针对一些复杂非线性系统中广泛存在的参数区间不确定性,研究了时滞T-S模糊系统的保性能控制问题,给出了优化保性能控制器存在的条件。这一部分提出的时滞模糊系统的分析与综合结果改进了目前已有结果,尤其在保守性的降低和冗余设计的减少方面具有较大的进步,同时研究时滞T-S模糊系统的思想也在第8章被用于具有输入延迟的起重机控制中。第4章研究了数据包丢失情形下T-S模糊系统的H∞控制问题。用相互独立的满足伯努利分布的随机变量分别描述从被控对象到控制器和从控制器到执行器之间的数据包丢失过程,并用T-S模糊模型逼近非线性离散系统,这样就把闭环系统转化成为一个随机模糊模型。基于第二种Lyapunov函数方法给出了闭环系统的稳定性及性能分析,并分别用二次型Lyapunov函数方法和模糊参数依赖Lyapunov函数方法得到了具有不同保守性和计算量的H∞控制器的设计方法。基于第4章对问题的数学描述,第5章利用分段Lyapunov函数方法给出了数据包丢失情形下T-S模糊系统的预测控制器设计方法。这一部分的研究不但为数据包丢失情形下非线性系统的研究提供了理论基础,而且由于预测控制少数能够应用于工业实际的先进控制方法之一,所以也具有一定的工程应用前景。第6章研究了具有区间时变时滞的T-S模糊系统的H∞滤波问题,进一步将起源于于线性定常时滞系统研究中的时滞分割方法推广到时变时滞T-S模糊系统的研究中,提出新的研究方法改进了已有文献中的结果。这一章中研究了一种时滞下界非零的常见情况,给出了具有区间时变时滞的T-S模糊系统H∞滤波器的存在条件。本章的研究即是对目前时变时滞模糊系统研究结果的一个改进,也是对区间时滞模糊系统滤波问题研究空白的填补。第7章研究了数据包丢失情形下T-S模糊系统的H∞滤波及故障诊断问题。首先用伯努利随机分布描述了物理模型到滤波器之间的数据丢失过程,用T-S模糊模型逼近非线性离散系统,把滤波误差系统转化为随机模糊模型。然后根据模糊参数依赖Lyapunov函数方法,给出了H∞滤波器存在的充分条件。在推导过程中引入的附加矩阵,解除了Lyapunov矩阵与系统矩阵之间的耦合,大大简化了滤波器的设计过程。滤波技术是故障诊断的研究基础之一,因此,在H∞滤波研究的基础上,我们进一步研究了数据包丢失情形下T-S模糊系统的故障诊断问题,给出了故障诊断滤波器存在的充分条件。这一部分研究为网络化系统的滤波及故障诊断研究提供了理论借鉴。第8章首先给出了复杂非线性起重机动态系统的模糊建模过程,把起重机系统通过一个具有三条模糊规则的T-S模型来逼近。当被控对象与控制器之间的通讯信道中存在延迟时,根据第2章时滞模糊系统控制器设计思想,设计了输入延时的模糊状态反馈控制器,保证货物在短时间内被运送到目的地,且起重机绳子的摆角被抑制到接近于零。同时考虑了执行器饱和情况,给出了吸引域存在的时滞依赖条件。仿真表明所设计的控制器不但能够及时准确的控制悬臂起重机的起吊,与已有的变结构控制方法相比,不具有控制输出强烈震荡的缺点,且绳子的摆角非常小,接近于零,控制消耗也较变结构控制要小得多。这一部分内容是基于T-S模糊模型的时滞非线性系统控制方法向实际工程的探索性应用,不仅拓宽了T-S模糊控制理论,也为悬臂起重机控制研究提供了新的理论借鉴。