随着网络通信技术的飞速发展，网络化控制系统得到了越来越多的关注。相比于一般的控制系统，网络化控制系统引入数字网络作为反馈信道，可以实现更远距离的控制、包容更大规模的控制系统、获得更高的反馈信道可靠性。然而数字网络在带给控制系统优势的同时，也给系统引入了一些问题，最显著的就是量化误差问题:由于信道的数字性，采样得到的信号必须量化为有限比特表示的离散量后才能传输，这个过程会给系统带来量化误差;另外，随着系统规模越来越大结构越来越复杂，网络资源消耗也越来越多，如何提高网络资源的利用效率成为人们关注的要点，比如通过设计合理的动态量化器减少反馈变量传输使用的比特数或延长系统的采样间隔来减少网络资源占用;此外，网络通信还存在时延、丢包等问题。这些问题都会对网络化控制系统造成非常大的影响，针对这些问题设计新的控制策略在理论和实际中具有相当重要的意义和价值。本文主要针对这些问题，研究了基于事件触发的动态量化反馈策略，并针对网络时延以及系统噪声进行了更深入研究。　　首先研究了基于模型的事件触发动态量化反馈控制策略，并将其作为全文的基础。为了延长系统的平均通信周期，本文采用了基于模型的事件触发控制，在两次采样期间通过系统的近似模型来估计系统状态并计算控制量。为了在使用有限比特量化的同时保证系统的渐近稳定性，本文采用了动态均匀量化器，并结合事件触发特性，最终应用了表面量化的均匀量化器。为了解决动态量化器带来的编解码问题，本文将基于系统状态的触发条件替换为基于模型状态的触发条件，并给出了相应的量化比特数下界来保证状态误差不会使系统在更新后立即再次触发事件。通过数学推导，证明了该策略使系统存在一个大于零的最小触发间隔，表明采用本策略不会导致“Zeno-behavior”，并通过仿真验证了该策略的有效性。　　其次，在上述事件触发量化反馈控制系统中定量考虑了有界的信道时延的影响。为了使传感器与控制器中的模型状态在更新后相同，采用了基于网络包“时间戳”信息的更新方式。通过时间戳中的时间信息，控制器可以得到精确的信道时延，并据此对更新做出相应的补偿。此外，针对时延对事件触发条件进行了相应的修改，给出了对应的量化比特数下界。并且，为了保证系统的渐近稳定性，对信道时延提出了两个约束条件，并基于这两个条件给出了系统可以容忍的时延上界。仿真结果验证了该策略的有效性。　　最后，在基于模型的事件触发量化反馈系统中同时考虑了系统噪声以及信道时延的影响。为了保证系统在存在有界系统噪声情况下仍具有一个大于零的最小触发间隔，本文采用了混合型的事件触发条件，基于这个触发条件研究了对应的量化比特数下界，给出了噪声存在前提下确保系统稳定性的信道时延的上界，并通过仿真进行验证。