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随着通信技术和传感器技术的不断发展，网络控制系统(NCSs)已经成为国内外学者关注的焦点，广泛应用于工业控制领域。目前，针对NCSs的稳定性和综合研究已经取得了不小的进展。但是，信号通过网络来传输，必然会受到网络的影响，例如网络时滞、数据包丢包、传感器故障、量化等因素的影响。此外，由于网络带宽的限制，为了节省有限的网络带宽，需要采用事件触发机制决定是否要传输当前的采样信号。在实际的NCSs中，大部分物理对象都具有非线性的因素，所以对具有非线性对象的控制系统的研究很有意义。综上所述，研究在有网络限制因素存在的情况下，分析和设计非线性NCSs的新方法是非常有必要的。 本文之所以用T-S模糊模型是因为它能够以任意精度逼近连续的非线性函数，这样，我们可以用一组线性的局部模糊模型来描述非线性系统，给我们对非线性系统的研究带来了很大的帮助。 首先，主要研究了具有随机多状态时滞、连续丢包和传感器故障的一类非线性系统的滤波问题。这里，我们考虑了时滞、丢包和传感器故障这些因素同时发生会对系统产生的影响。考虑到时滞和丢包的发生是随机的，所以我们用服从伯努利分布的，取值为0或者1的变量描述随机性，利用分段二次Lyapunov函数的方法，得到了系统在均方意义下随机渐近稳定的充分条件，证明了系统能够满足H∞性能指标。通过使用分段二次Lyapunov函数减少了系统的保守性。然后，我们设计了H∞滤波器。 然后，针对非线性网络系统的分布式滤波做了研究。根据图论的知识，分布式滤波网络可以看作一个图，分散的滤波器代表图中的每个节点，各个节点之间可以互相交换信息。特别地，此处我们考虑的是部分信息交换，即一个滤波器只可以接收到部分邻居滤波器的信息。对此，我们建立了模糊滤波器的数学模型，通过推导得到了滤波误差系统的数学模型，利用Lyapunov函数的方法和LMI处理方法，给出了在均方意义下滤波误差系统指数稳定并且满足H∞性能指标的稳定性判据，然后设计了分布式滤波器，通过两个仿真实例证明我们设计的滤波器能够快速准确的估计系统状态。 再次，研究了基于T-S模糊模型的具有量化特征和事件触发条件的分布式滤波问题。我们先采用对数量化器对测量输出进行量化之后，提出了一种新的事件触发机制，由事件触发器的触发条件决定是否将当前的采样量化信号传输到滤波器。分布式滤波器之间的信息交换是完全信息交换，即滤波器可以接收到其他所有邻居滤波器的估计信息。对此，我们建立了包含量化和事件触发条件的滤波误差系统模型，得到了滤波误差系统指数稳定性并且满足H∞性能的充分条件，然后设计了分布式H∞滤波器。最后，我们对全文进行了总结和展望。