由于采样系统在数控系统、网络控制系统等方面的应用,采样系统已经受到人们的广泛关注.随着网络数字控制系统在实际生活中的运用,比如数字电子计算机的生产,数字式元件部件的生产等等,采样控制系统也普遍存在于各种实际的技术当中.考虑到实际的采样系统都会不可避免的存在不确定性,如多面体不确定性、范数有界不确定性、线性不确定性等.因而了解和研究不确定性系统才是我们研究的重要范畴.实际上,我们对采样控制系统的研究重心是它的鲁棒稳定性及其一些性能的分析,即运用鲁棒控制理论来研究不确定性系统的稳定性.因为一个系统的稳定与否直接影响到它能否应用到实际中去,从而为人类服务.因此,研究不确定采样系统的鲁棒稳定性及其鲁棒H?性能分析具有极其可观的实际科研价值.在本论文中我们主要来研究凸多面体类型不确定性采样控制系统的鲁棒稳定性及其鲁棒H?性能.近些年来,我们通常运用将采样系统离散化的方法和将采样系统转化成脉冲系统的方法来研究其鲁棒稳定性.本篇文章我们将采样系统以及凸多面体不确定采样系统转化成时滞系统来研究其鲁棒稳定性及其鲁棒H?性能分析,即在输入延迟的框架下把采样控制系统转化成具有输入延迟的连续系统.然后再利用已有的鲁棒控制理论方面的基本知识、Lyapunov泛函的方法以及我们经常用到的Jensen’s Inequality、Descriptor method和线性矩阵不等式(LMI)的性质等,最终以线性矩阵不等式组的形式得出数据采样系统的稳定性条件,接着又在此基础上得出凸多面体类型不确定采样系统的鲁棒稳定性条件,然后又对凸多面体类型不确定采样系统鲁棒H?性能进行了分析.在每章的最后都运用示例进行验证,并对得出的仿真结果与目前已有的结果进行比较,证明了本文结果的有效性.本文一共分为五个章节:第一章,主要对数据采样系统稳定性方面的内容和研究现状做了简要的概述,并在此基础上阐明了本篇文章的主要内容.第二章,主要对本篇文章在研究方面所需要的理论知识作了具体的介绍,例如Lyapunov稳定性理论以及一些重要的引理,主要目的是为本论文的顺利展开在理论知识方面做下铺垫.第三章,依据第二章所列的引理,同时利用Lyapunov泛函的方法,以线性矩阵不等式(LMI)组的形式给出了采样系统的渐近稳定性条件,得出了定理3.1.在本章的末尾,我们利用LMI工具箱对例子进行了仿真,得出的结果显示了本文所得稳定性条件的保守性较好于目前存在的一些结果.第四章,本章将第三章得到的采样系统的渐近稳定性条件推广到了凸多面体不确定性采样系统中,其主要任务是分析凸多面体不确定采样系统的渐近稳定性及其鲁棒H?性能,其主要依据的理论也是Lyapunov泛函方法,同时结合Jensen’s Inequality、Descriptor method和凸优化的思想方法.得出结论以后运用LMI工具箱进行了仿真,仿真结果证明了本篇文章所得结论的有效性.第五章,对全文进行了概括性的总结,并对未来所要研究的问题进行了展望.