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随着近年来网络化控制系统应用的不断扩大，越来越多的控制系统需要在网络中进行数据传输和信号交互。而网络化控制系统的特殊性质和网络延迟问题却给系统带来了很大挑战，如何保证系统的稳定性和可靠性成为了一个重要的研究方向。
基于模型的网络化控制系统（Model-based Networked Control Systems，MNCS）是当前最为有效的一种网络化控制方式。在这种方法中，控制器不仅需要考虑传输延迟，还需要考虑模拟器、网络噪声等因素的影响，通过建立系统的数学模型来对系统进行控制。因此，MNCS的设计和分析基于模型预测控制器，其核心思想是通过对系统的状况进行预测，并根据预测结果进行控制，从而实现系统稳定性提高。
MNCS的量化反馈问题是指如何将系统状态的量化值作为反馈信息传回到控制器中，以实现控制器对系统运行状态的监测和调整。量化反馈的目标是可以为控制系统提供可靠、准确和实时的反馈，同时尽可能地减小系统的误差和不稳定性。
为了实现MNCS的量化反馈，需要采用合适的传感器及其采样器对系统状态进行采样，并将所采集到的数据通过网络传输至控制器端。在此过程中，为保证反馈信息的实时性和准确性，需要对传感器及其采样器的性能进行严格的要求和设计。
一般来说，对于MNCS系统的量化反馈，可以采用两种方式：一种是直接将原始量化数据反馈至控制器端，由控制器端进行处理；另一种是在传感器端进行数据预处理，将处理后的数据反馈至控制器端。前者直接传递原始数据，简单、易实现，但由于网络延迟和噪声等影响，反馈信息的实时性和精度可能受到影响；后者在传感器端对数据进行处理并过滤非关键信息后再反馈至控制器，相比于前者可以有效提高反馈信息的准确性和可靠性，但相对复杂。
针对MNCS系统量化反馈问题，目前已有许多研究工作。例如，学者们提出了基于抗干扰控制器的方法，这种方法利用信噪比模型来优化传感器数据采集，并通过滤波器对反馈数据进行处理。此外，还有学者提出了模型推导控制器及最小化传输控制器等方法，这些方法可以有效地利用传感器的数据反馈来实现系统的稳定性和性能提升。
总之，MNCS的量化反馈问题是网络化控制系统中不可避免的问题。采用合适的传感器及其采样器，并结合处理和滤波方法可以有效提高MNCS系统反馈信息的准确性和可靠性。未来的研究方向应该是在继续探索网络延迟和噪声问题的同时，进一步完善量化反馈算法和技术，提高MNCS系统的稳定性、实时性和可靠性。