众所周知,大多数实际控制系统存在非线性动力学.考虑到建模过程中被控对象通常出现的不确定性和普遍存在的时滞现象,研究不确定非线性时滞系统的鲁棒控制器的设计问题,是一个非常有意义的热点研究课题.另一方面,网络控制系统就(NCSs)是通过实时网络形成闭环的反馈控制系统。在网络控制系统中,控制器和不同地域的传感器/执行器被分别整合为网络节点并通过网络交换数据包信息,从而形成了结构更加灵活,功能更为强大,分析和综合也更加复杂的控制体系。通讯网络的介入使得传统控制理论在应用到网络控制系统之前必须重新评价和设计。因此,基于非线性被控对象的网络控制系统的研究具有重要的理论价值和明显的应用意义。在第一章中,介绍了本文研究内容的理论和实际意义,以及国内外研究现状.在第二章中,我们首先以不确定T-S模糊时滞模型表示非线性时变时滞系统.其中,建模误差包含于系统的不确定部分.然后通过提出一个新颖的Lyapunov-Krasovskii函数,考虑了T-S模糊时滞系统的时滞依赖鲁棒H_∞控制问题,以LMIs形式给出了具有较低保守性的H_∞控制器的设计方法和镇定性结论.最后,通过两个数值例子,说明了所给方法的有效性.在第三章中,针对由非线性被控对象,参考模型和网络系统节点组成的一类非线性网络控制跟踪系统,选择合理的网络系统节点的驱动方式,利用平行分布补偿(PDC)模糊技术,建立了带有网络时延和数据丢包的非线性网络控制系统的跟踪模型,并提出了一个包含网络时延和数据丢包的网络综合指标和一个网络环境下的H_∞跟踪性能指标。在此基础上,借助第二章H_∞控制的思想和方法,使用H_∞模糊跟踪控制方法,研究了此类非线性网络控制系统在满足网络综合指标和H_∞跟踪性能指标意义下的跟踪控制问题.最后,通过对达芬强迫系统的仿真说明了所给方法的有效性.在第四章中,对本文的研究结论做了总结,并提出了一些未来研究问题.本文的主要贡献如下:(1)提出了一类新颖的Lyapunov-Krasovskii函数,并以LMIs形式分别建立了T-S模糊时滞系统的鲁棒H_∞控制器设计方法和新的镇定条件,降低了存在结论的保守性.(2)基于T-S模糊模型和模糊PDC技术建立了一类新颖的非线性网络控制系统的跟踪控制模型,然后将非线性网络控制系统的跟踪控制设计转化为线性矩阵不等式(LMI)判据的可行性问题,大大方便了网络设计者对本文结论的实际应用.(3)基于被控对象的测量数据和经网络传输后模糊控制器的可利用数据(包括前件变量)的关系,揭示了T-S模糊模型表示的被控对象和模糊控制器的激活机制是不同的.(4)提出了包含网络时延和数据丢包的综合指标,首次研究了基于T-S模糊模型的非线性网络控制系统的跟踪控制问题.