本文以工业锅炉水位控制系统为被控对象，研究并实现了基于Web的远程控制系统。 Internet的迅速发展使社会经济结构和人们的生活方式发生了巨大的变化，如果把人类的动作行为转化为数字信号进行传输。互联网将成为人类动作行为的载体，从而可实现人类操作功能的延伸。基于Web的远程控制(Web-based)是从遥操作控制(Tele-operation)的基础上发展起来的，通过人机交互的协调操作，建立控制系统与Internet／Intranet环境的开放性连接，在保证安全性和可靠性的基础上，通过Web对现场设备进行实时远程监控。随着控制技术与计算机、网络、通信等技术的结合与渗透，基于Web的网络控制成为控制技术研究和开发的新方向。 时间延迟是基于Web的远程控制中最关键的问题之一。针对这个问题本文进行了详尽的统计特性分析，并且提出采用Elman动态神经网络结构对网络时延进行智能预测，并根据自适应Smith预估补偿控制原理设计合适的时延补偿器，并且应用于基于Web的二阶水位控制系统中，实验结果证明了采用此方法可以提高预测精度，使时延补偿器适应时延变化的动态性更强，从而在保证系统稳定性的基础上，西安理工大学硕士学位论文提高系统的时延补偿精度。在实时数据传输应用中，前向纠错控制算法是一种很好的数据恢复方法，文中对各种前向纠错控制策略和控制方法进行了研究。系统实现是以二阶水位控制系统为对象，研究了基于Intemet的控制结构，提 禅出了系统的三层模型，即客户/服务器/现场模块，采用VB+Socket技术，面向多用户通信。同时在互联网和局域网环境下对系统进行了测试，到了预期目标。.