本文基于线性时不变的被控对象，研究了网络控制系统的建模、分析与控制问题。 首先，研究了网络化控制系统的建模问题。在增量式差分算子(δ算子)描述下，对网络控制系统进行了合理地数学建模，结合动态规划理论设计最优控制，通过引入性能指标，对系统的最优性和稳定性进行了协调研究，从而建立了性能指标与网络因素之间的内在联系：着眼于减少结果的保守性，提出了网络控制系统新的稳定性条件和控制器设计方法。经过理论和仿真验证，当采样周期趋于无穷小时，δ算子域离散系统的模型参数逼近于相应的连续时间模型参数。因此在高频采样的情形下，δ算子域离散系统的模型更具最优性与稳定性。 其次，研究了短时延网络控制系统的随机最优控制方法。利用线性离散系统有限时域的增量式差分变换来取代传统的离散Z变换，在δ算子域内应用动态规划理论，设计线性离散二次型最优控制律，将包含时延参数的当前状念量和前一时刻的控制信号组成增广向量并进行闭坏反馈控制律设计。通过仿真验证，基于δ算子的网络控制系统数学模型，在随机短时延情形下，能够设计出满足性能指标的最优控制律和反馈增益阵。 然后，研究了长时延网络控制系统的随机最优控制方法。提出了针对随机时延的网络控制系统最优控制律和二次型性能指标极小的控制律设计方案。在δ算子域内应用动态规划理论，设计网络控制系统的最优状态反馈和输出反馈控制律．得到的线性二次型高斯(LQG)控制器可以对系统中的随机长时延进行动念补偿。最后通过实例仿真验证了上述最优控制方案的可行性和有效性。 最后，本文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。研究了对网络控制系统的调度与控制协同设计新技术进行了探索。讨论了系统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，对网络控制系统进行静态性能指标估计和动态调度仿真相结合。结果表明：该方法既满足了控制系统的性能，又优化了网络的调度，提高了网络的资源率。