网络控制系统是一种通过网络构成的闭环分布式反馈控制系统。它具有信息资源共享、系统成本低、使用灵活、易于维护等优点,但是由于网络时延的存在,网络控制系统的控制指令和传输信息不能及时执行,从而导致系统性能变差,严重的甚至会影响系统的稳定性。为了更有效的解决网络时延问题,提高网络控制系统的稳定性,本论文在分析网络时延特性的基础上,提出了两种时延补偿策略。针对网络控制系统中时延小于一个采样周期的网络时延问题,根据预测控制中动态矩阵控制的特点,提出了一种基于动态矩阵控制的网络时延补偿策略,利用动态矩阵控制算法对网络控制系统中的时延信号的未来情况进行预测,用来补偿其在网络传输中的时延;针对网络控制系统中的不确定时延问题,在分析循环服务网络和随机争用网络时延特性的基础上,提出了一种基于神经元控制器的时延补偿策略,利用神经元良好的学习能力来克服网络控制系统中不确定时延的影响,实现对网络时延的补偿,并结合具体的实例分别对两种时延补偿策略进行仿真实验,通过与传统PID控制的比较,进一步验证了该策略的有效性和优越性。为了更好地进行网络控制系统的仿真实验,引入了TrueTime工具箱,该工具箱能够对网络控制系统的网络延时、网络参数、系统性能、控制方法等进行综合仿真研究,并利用TrueTime工具箱搭建网络控制系统仿真平台,结合具体的仿真实例对常用的两种控制网络——以太网和令牌网进行仿真研究,并验证了以太网和令牌网的特点。