网络遥操作机器人被广泛应用于原子能技术、空间技术、海洋技术、远程手术和远程教育等领域。但是时延的存在,使得网络遥操作机器人控制性能下降,甚至不稳定。在网络遥操作机器人系统中,时延具有随机性。为了解决时延问题,本文设计了一种基于时延灰色预测的JGPC-PID网络遥操作机器人控制系统。首先对网络遥操作机器人系统结构进行了分析,利用拉格朗日函数建立了动力学方程,得到系统的状态空间模型。为了分析时延特性,找出时延规律,对实际采集的时延数据进行分析。采用三种模型预测方法对时延进行建模和预测,通过和其他建模预测实验结果的对比分析,得出灰色预测模型精度较高,建模所需的数据量少,更适合在线滚动预测。最后基于对时延的灰色预测,给出了网络遥操作机器人控制系统的总体架构和实现方法。改进的广义预测控制主端控制器根据灰色预测对时延进行补偿,并做出相应的预测控制决策。结合预测控制量,从端PID和从端机器人形成闭环结构,实现从端的连续控制。最后对所提出的算法进行了仿真实验,并和基于波变量的双边PID控制算法进行了控制效果对比。实验结果表明,本文提出的方法在随机时延条件下,可以使系统获得更快的响应速度,同时保证稳定性和控制精度。