本文针对网络诱导时延和系统信号量化两大基本问题为研究对象,研究了网络控制系统在诱导时延下的最优控制及稳定性分析及有限区域量化系统的稳定性分析及设计。首先,研究了存在时延网络控制系统的补偿算法和最优控制律设计。针对系统存在的随机时延,分别设计出在全状态反馈方式和输出反馈方式下的状态观测器,通过状态观测器的算法补偿来实现对时延的补偿,从而获得更准确的预测估计。与此同时,基于LQG性能指标,给出了随机时延系统的最优控制律,减弱了网络时延和系统噪声对控制系统稳定性的影响,从而保证了系统的稳定性。最后,通过了实例仿真,证实了提出状态观测器进行时延补偿算法和最优控制律设计的有效性。其次,在搭建的虚拟平台上对多任务的网络控制系统调度和嵌入LQG控制算法进行了仿真。探索了网络控制系统中调度与控制协同设计方法,讨论采样周期对网络控制系统的影响,以优化控制系统的性能为目标,以网络的可调度性为条件,结合系统控制和调度算法,对网络控制进行静态性能指标估计和动态调度仿真结合。最后仿真结果表明该方法即满足了控制系统的性能,有优化了网络的调度,提高了网络的资源率。最后,针对基于输出反馈和具有有限区域信号量化的离散时间系统,进行了系统稳定性分析与量化参数设计的研究。我们对状态观测误差系统和对象系统在有限区域对数量化作用下的系统渐进稳定性进行了分析,得到了相应的稳定性条件,并针对对数量化器,给出了两个系统之间的内在关联,同时得到了各有限区域量化器的量化区间上界值。在此条件下,得到了保证各子系统的系统通信数率比值。最后,通过仿真例子验证了时变作用下基于状态观测的控制策略的有效性和可行性。