在过去的几十年里,网络控制系统吸引了很多学者的关注。网络控制系统具有成本低、安装方便、可靠性高等优点,然而,网络的共享特性给系统的稳定性和性能分析带来了很大的挑战。当信道承载能力有限时,数据丢包和时滞现象随时可能发生。在实际工业控制系统中,被控制对象越来越复杂,无法通过传统的线性系统模型进行描述。模糊模型结构简单,通过采用一组模糊规则以任意精度逼近一个非线性函数。因此,很多学者利用模糊理论方法在非线性系统的稳定性分析和控制方面做了大量研究。基于以上的研究背景,本文针对模糊随机系统,考虑了非理想网络的情况下,设计滤波器和控制器,主要研究成果如下：1、针对离散T-S模糊随机系统,基于随机过程,考虑了信道衰减问题,同时为了提高滤波器的鲁棒性设计了非脆弱滤波器。由李雅普诺夫理论方法,得到了系统满足随机稳定且具有无源性的充分条件。仿真结果验证了方法的有效性。2、针对T-S模糊马尔科夫随机系统,同时考虑了传感器故障和数据丢包问题,设计了l2-l∞滤波器。为了更好地描述传感器故障模型,运用了多模态马尔科夫故障模型,采用伯努利的随机过程构成一个对角矩阵来描述多通道数据丢包。由李雅普诺夫理论方法,得到LMI条件,该条件使得系统满足随机稳定且具备l2-l∞性能,由此滤波器参数可求。通过实例仿真验证了方法的可行性。3、针对离散T-S模糊随机系统,考虑了同时存在量化误差和信道衰减的状态反馈控制问题。由李雅普诺夫方法,得到了闭环系统满足渐近稳定和l2-l∞性能的充分条件。通过实例仿真求得控制器的参数,验证了方法的可行性。