近年来,随着控制、通讯技术和信号处理等技术的不断发展,网络控制系统在工业控制领域得到越来越广泛的应用。网络控制系统各节点的数据传输是通过网络进行的,必然会产生网络随机时延的问题,严重影响控制系统的控制性能。同时,网络环境下的电机同步控制研究也成为热点。针对网络控制系统中存在的时延,本文使用小波神经网络算法对时延进行预测并结合快速广义预测控制补偿网络中出现的时延;并成功设计出了多输入多输出的PI型隐式广义预测控制算法;在此基础上,根据多变量系统PI型隐式GPC隐式广义预测算法,并结合改进多电机的偏差耦合结构,实现多电机的网络环境下的同步控制。本文研究内容主要包括:(1)针对网络控制系统中随机通信时延问题,本文提出了小波神经网络算法对网络时延进行预测,解决了参数复杂,泛化困难等问题。在此基础上结合快速广义预测算法主动对网络时延进行补偿,解决了传统算法只能补偿固定时延的局限性。最后通过仿真实验,证实了该算法的正确性。(2)针对传统的广义预测控制只能解决单输入单输出系统,并且求解丢番方程用时太长,不能很好的解决多输入多输出系统的问题。本文设计了多变量PI型隐式GPC预测控制算法,其特点是将多变量系统进行解耦,然后对解耦的系统进行控制。最后通过MATLAB仿真实验,结果表明了该算法的正确性。(3)针对网络环境下的电机同步控制系统,目前传统的电机控制机构不能很好的进行控制。本文提出了改进型电机偏差耦合结构,结合多变量PI型隐式广义预测控制算法,实现网络化的多电机同步控制。最后进行MATLAB仿真,可以证明该算法的正确性。