随着网络技术的不断推进和发展,网络化系统的研究引起了大量的研究关注。而实际的网络化系统例如电力系统等中广泛存在着多时间尺度现象,这类网络化系统中的快慢动态相互耦合、响应速度相差极大,简单的忽略快变动态、强行降阶的设计方法并不能满足稳定性和精度的要求,那么研究此类具有多时间尺度特性的网络化系统,亦即奇异摄动网络化系统的状态估计和控制问题成为了新的热点。本文为了应对网络环境下的多时间尺度现象以及通信资源（尤其是网络带宽）有限等问题,更好的处理时滞、传感器饱和等网络化诱导现象,深入研究了奇异摄动网络化控制系统、分布式的奇异摄动无线传感器网络以及奇异摄动复杂网络在事件触发机制下的分析与综合问题。具体可以概括为以下几个方面:（1）研究了具有分布式时滞的奇异摄动网络化控制系统的状态估计问题。为了减少奇异摄动网络化控制系统中的信号传输量,达到节约通信资源的目的,分别设计了从传感器到状态估计器之间的静态和动态事件触发机制。设计了新的依赖摄动参数的Lyapunov-Krasovskii泛函,保证在给定系统摄动参数上界的情况下,对于任意在给定上界内的摄动参数可以保证对系统进行状态估计且满足估计误差动力系统在均方意义下的指数一致有界并且估计了该界。最后,仿真验证了所提出方法的有效性,并且对静态事件触发机制和动态事件触发机制进行了对比验证。（2）研究了一类非线性奇异摄动无线传感器网络系统的事件触发状态估计问题。在分布式的无线传感器网络环境下,对一类非线性奇异摄动系统设计了基于动态事件触发机制的分布式H∞状态估计器,实现了分布式状态估计。通过使用Kronecker积和矩阵的初等变换,将增广状态估计误差动力系统重新变换为奇异摄动标准形式,设计了新的依赖摄动参数的Lyapunov函数,并且充分考虑了大规模无线传感器网络节点连接的稀疏性,解决了所设计的状态估计器与拓扑结构之间的对应性问题。（3）研究了传感器受限的奇异摄动网络化控制系统的输出反馈控制问题。针对实际奇异摄动网络化控制系统中经常存在的传感器受限问题,设计了基于动态事件触发机制的H∞输出反馈控制器。通过引入新的依赖摄动参数的Lyapunov-Krasovskii泛函,得出了满足所需性能指标的充分条件,并且利用奇异值分解方法解决了输出反馈控制器的求解问题,将所得结果进一步推广到了一般的静态事件触发情况。（4）研究了一类非线性奇异摄动复杂网络的同步控制问题。在分布式情况下,利用慢采样的方法得到了新的非线性离散奇异摄动复杂网络模型。为了减少众多网络节点之间的信息传输,降低网络的信号传输压力、减少能源消耗,设计了分布式动态事件触发机制,并且利用Kronecker积和矩阵的初等变换,将增广同步误差动力系统重新变换为奇异摄动标准形式,建立了保守性更低的Lyapunov-Krasovskii泛函,最终得到了基于动态事件触发器的同步反馈控制器。最后,通过仿真例子证明了所设计方法的正确性。