在传统的工业控制中,采用点对点的方式通过电缆线将调节器设备、执行器设备、传感器设备和被控对象等相互连接起来。由于生产工艺越来越复杂化和多样化,这种传统的工业控制也日益暴露出布线复杂、控制成本高,系统难以扩展等问题。在这种情况下,新颖的网络控制系统得以应运而生,这主要归功于传感器技术、工业控制技术和计算机相关学科的快速发展。网络控制系统是指其信息的传输和反馈都是通过网络来实现的,这种网络控制具有远程控制易实现、资源可共享、系统易扩展和成本低等优点,虽然网络化给控制系统带来了上述便利,但也带来了人们需要解决的若干新的挑战,如数据包的丢失、随机的网络时延以及时序错乱等。在网络控制系统中,随着网络介入带来时延的不利影响,一般的传统控制策略可能达不到工业的控制要求。而内模控制不仅具有结构简单和高抗干扰性,还具有高鲁棒性,不可否认的,它是一种相对较好的选择。如何对基本的内模控制进行改进,以减少网络控制系统中时延的不利影响,获得较好的控制效果,是本文的研究出发点。本文的工作可以分为下面三个部分：1、针对控制器节点和执行器节点采用事件驱动以及传感器节点采用时间驱动的方式,本文分别对网络时延为短时延和长时延下的网络控制系统进行了相关的建模。然后分别对基于一自由度和二自由度的内模控制在TrueTime2.0平台进行了仿真实验,最后其表明基于一自由度和二自由度的内模控制不仅具有良好的跟踪性能,还具有较高的抗干扰性。2、针对网络控制系统的不确定性,难以获得过程模型的问题,本文采用支持向量机对被控对象进行在线建模,并获取其逆模型来设计内模控制器。通过仿真检验了这种控制方案在网络控制系统中的可行性。3、为了得到更佳的控制效果,基于仿生学和人工智能的原理,本文对上述的内模控制器进行了改进,引进了内分泌超短反馈的环节,在一定程度上缓减了时延所带来的危害,提高了系统的动态性能以及抗干扰性能。