网络控制系统(NCS)是指通过通信网络实现闭环控制的系统,它是控制、通信、计算机三种技术相互融合的产物。通信网络的引入为系统控制带来诸多便利的同时,也产生许多亟待解决的难题,网络诱导时延就是其中最主要的一个。网络诱导时延的存在会对系统的控制性能产生不利的影响,严重时甚至会导致系统不稳定,因此在分析、设计控制器时,必须充分考虑时延的影响。　　本文在详细介绍网络控制系统基本问题的基础上,深入地分析和研究了网络诱导时延的特性,提出利用智能控制的方法来解决时延问题:　　首先针对网络诱导时延的随机时变特点,提出了一种基于BP网络时延预测的Smith预估控制方法。该方法利用网络时延序列的两个历史值作为BP网络的输入,在线训练网络并预测下一时刻的时延值;同时结合Smith预估控制方法,把预测的时延值用于 Smith预估器参数的修正,实时地补偿时延对于控制系统性能的影响。实验结果表明该方法简单、有效。　　其次,针对BP网络时延预测结果有时误差过大,Smith预估器参数无法较好补偿的问题,提出对PID控制器参数进行模糊自整定的思想。即利用偏差和偏差的变化量作为模糊调节器的输入,通过制定模糊规则,进行模糊推理确定PID控制参数的调节量,以实现PID参数的动态调整。实验结果表明该方法能够较好的补偿时延预测误差过大对系统性能造成的影响。　　最后本文综合上述两种方法,对以直流电机为被控对象的时延网络控制系统进行了仿真实验,实验结果表明结合使用以上两种方法能实现更好的控制效果。