采样系统在网络控制系统中发挥着巨大的作用, 已成为现代数字控制系统领域的重要分支, 受到众多学者的广泛重视和研究. 在保证采样系统稳定的前提下, 为了减轻计算负担, 提高数据传输速率, 增大采样区间的长度至关重要. 另一方面, 在实际工业运行中, 系统必然会出现不确定因素, 在系统的分析和控制方面会带来一定的影响. 因此, 不确定采样系统的采样依赖鲁棒稳定性研究具有重要的理论价值和实际意义.　　本文进一步研究了采样系统的稳定性. 首先, 对确定性采样系统, 通过引入不同于以往的类Lyapunov泛函, 并采用先进不等式, 估计该类Lyapunov泛函的导数, 得到了确定性采样系统采样依赖的稳定性条件. 然后, 将该条件推广到凸多边形不确定采样系统中, 得到了不确定采样系统的采样依赖鲁棒稳定性条件.最后, 用MATLAB的LMI工具箱进行仿真, 该方法得到了有效性验证. 主要内容如下:　　第一章先简单说明了采样系统研究的背景、现状以及意义, 并指明本文将要分析的主要问题.　　第二章列出了本文需用到的一些专业理论知识及重要引理, 为下面的研究提供理论依据.　　第三章研究了确定性采样系统的指数稳定性. 通过引入在采样区间右端点tk+1的系统采样状态,及其与区间(tk,t)的状态积分的交叉项,构造新的类Lyapunov泛函, 然后利用Jensen不等式和扩展的Wirtinger不等式, 得到了更好的稳定性结果.之后,利用Schur补引理将所得结果转化, 推广到凸多边形不确定情形, 导出了不确定采样系统鲁棒指数稳定性新结果. 最后的数值仿真验证了本章方法比已有的某些方法具有更小的保守性.　　第四章是在第三章Lyapunov泛函的基础上, 进一步利用采样系统在区间(t,tk+1)和(tk,t)上的信息,构造了新的类Lyapunov泛函,推得渐近稳定性新准则, 进而导出凸多边形参数不确定采样系统的鲁棒渐近稳定性新结果. 通过数值仿真表明, 本章得到的渐近稳定性结果比第三章相应的渐近稳定性结果有显著改进, 也比现存的某些文献所得结果具有更小的保守性.　　第五章是总结本文的研究内容, 并且对接下来的研究作进一步的展望.