网络控制系统(Networked Control Systems,NCS)具有可实现资源共享、安装与维护方便、远程操作与控制以及可靠性高等优点,在工业过程控制、航空航天、机器人、远程教学与远程医疗等领域存在广泛的应用。由于网络带宽和网络通信速率的限制,NCS中的信息在相互交换过程中不可避免地会存在网络时延问题,而时延会对NCS的性能造成不利的影响。因此,如何削弱网络时延对NCS性能造成的不利影响,探索一种先进的控制策略具有重要的理论意义和应用价值。本课题依托山东省自然科学基金项目:工业网络控制系统同步控制性能及控制策略研究(ZR2009GM027)。通过对国内外相关领域大量文献的分析和研究,在对NCS中网络时延的特性进行深入分析的基础上,提出一种基于广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)的网络时延补偿策略,用来削弱网络时延对NCS性能造成的不利影响。为了分析网络时延对NCS性能的影响,利用TrueTime工具箱建立了一个采用PID算法控制直流电机的NCS仿真模型,分别对存在不同时延大小情况下的NCS的控制性能进行仿真研究。研究结果表明网络时延的存在会对NCS的性能造成不利的影响,过大的时延甚至会使NCS变得不稳定。在对GPC算法原理进行深入分析的基础上,为了研究GPC算法对存在时延和模型失配问题的NCS控制性能的调节作用,建立了NCS的GPC仿真模型,对GPC算法在不同时延和不同模型失配程度下对NCS的控制性能进行了仿真研究。研究结果表明,GPC算法对存在固定时延的NCS具有良好的控制性能,但对存在随机时延的NCS控制效果较差。研究结果还表明GPC算法对存在一定模型失配范围内的NCS仍具有较好的控制效果,对模型失配的鲁棒性较强,但对因随机时延抖动而引起的模型失配问题的NCS控制效果较差,为此提出采用测量网络平均时延并将其引入GPC控制器预测模型中的方法来减弱模型失配问题,仿真结果验证了该方法的有效性。针对单纯采用GPC算法无法保证对存在随机时延的NCS具有良好控制性能的问题,提出了一种GPC算法与时延补偿器相结合的时延补偿策略。该策略既包含GPC算法多步预测的特点,又具备时延补偿器可以选择出最合适的数据进行控制的优势,可以有效地削弱网络中不确定时延对NCS性能造成的不利影响。分别对不同随机时延情况下该策略的控制效果进行仿真研究,研究结果表明,该策略在不同随机时延情况下均能取得较好的补偿控制效果,保证了NCS具有良好的控制性能。在对GPC算法进行仿真研究的基础上,给出了其在网络控制实验平台上的实现流程,为今后实际实验平台的搭建和进行实际效果的验证提供了一定的理论依据。