网络化控制系统,因具有成本低、可靠灵活,便于诊断,故而在航空航天、制造业、电气、人工智能等诸多系统得到广泛应用。但是由于网络化控制系统存在时延、数据包丢失等问题,比传统系统更复杂,更容易引起控制系统性能下降。一旦系统发生了故障,就会造成重大损失,因此网络化控制系统研究已经成为一个迫切需要解决的焦点问题。本论文网络化控制系统故障检测与容错控制研究,主要开展如下工作：1)针对一类网络化控制系统,该系统存在不确定时延/时滞、非线性不确定项和外界未知干扰,我们把前馈补偿项添加到传统观测器上,设计模糊滑模观测器,使系统在失效情形下,保证误差系统仍能渐进稳定。通过使用定义积分变量的方法,把传感器故障成功地转化成了执行器故障,从而进行诊断,并基于李雅普诺夫稳定性理论来证明设计的稳定性,以便得到系统稳定的充分条件。2)研究一类网络化控制系统的鲁棒H∞容错控制问题,该系统存在时延/时滞、参数不确定性和外界未知干扰,基于T-S模糊模型我们把所研究的网络化控制系统模糊化处理。利用李亚普诺夫函数稳定性理论和线性矩阵不等式的方法,推导出既能保持所求系统渐进稳定性又能同时满足已知H∞性能指标的充分条件。最后用数值算例来验证设计方法的可行性是否成立。3)基于RBF神经网络具有逼近任意函数的性质,从而我们可构造神经网络自适应模糊观测器,用来估计故障幅值,进行故障检测。利用李亚普诺夫稳定性定理推导出故障调节算法。最后用数值算例来验证设计方法的有效性是否成立。本文最后,在总结现有研究成果的基础上,提出了一些值得我们进一步思索和探究的问题。