随着信息技术的不断发展，通信网络已经开始被广泛应用到各种控制系统中。但网络引入控制系统给传统控制理论带来了新的问题。与此同时，由于被控对象复杂程度的增加和所要求控制品质的提高，各种类型的先进控制算法不断涌现。通常这些先进算法要求计算机有很强的计算能力，但是由于底层控制器计算能力有限，难以完成复杂的学习算法。而网络中却有着丰富的计算资源等待利用，于是本地控制系统可以考虑充分利用这些资源为控制和学习任务服务。 本文主要是以网络学习控制系统为研究对象，并以这种系统的物理结构为基础，构建一个算法可扩展的软件仿真平台来模拟这种控制系统的运行。 理论部分以经典自适应控制理论作为基础，并着重研究这种算法在网络环境下的动态性能。通过推导获得了参数估计自适应控制算法在网络环境下控制稳定性和参数估计收敛性的证明，包括了单输入单输出系统和多输入多输出系统。理论基础为仿真部分奠定了坚实的基础。 软件部分介绍了仿真平台的主要架构和编程方法。平台以网络学习控制系统的物理结构作为基础。为了实现算法的可扩展性，软件采用了COM结构作为算法扩展的基础。控制算法和学习算法都被封装在COM组件中，和主程序实现动态联接。编程中充分利用了MATLAB函数库和图形库。仿真实验对单输入单输出系统和多输入多输出系统在不同的延时情形下的控制和参数估计情况进行分析，从实验角度来验证理论推导的正确，并进一步说明网络学习控制系统应用于实际的可行性。