通信网络的时延可预测性是判断通信系统在多种不确定条件下能否保证数据流量高效传输的重要指标,也是网络规划及优化配置的重要参考标准。随着网络技术的发展,传统以太网已难以满足低时延传输需求。时间敏感网络（Time Sensitive Networking,TSN）在满足了工业自动化通信所需的“低时延、高可靠”传输特性外,还避免了硬件兼容问题,简化了部署流程,降低了成本。但是,目前与时间敏感网络时延可预测性相关的研究工作并不深入,因此,本文需要通过必要的理论计算及数据分析来对TSN时延可预测性及其影响因素进行较为深入地研究。目前通信网络时延可预测性分析模型多数基于数据传输任务的“执行时间（Execution Time）”,即本文中的数据传输时延。在TSN某一流控机制中,数据传输最好情况时延可以认为是确定值,因此时延可预测性主要受最差情况时延影响。本文对比分析了时延可预测性定义,以时间敏感网络的最差情况时延作为重点研究对象。首先,归纳总结了网络演算理论相关内容,同时分析了TSN流控机制的具体工作原理,为后续搭建TSN时延计算模型奠定了理论基础;同时,讨论了工业敏感型业务划分标准,实现了工业数据任务与TSN流控机制的分类,确保了TSN应用于工业通信网络的可行性;其次,分析了TSN端到端时延构成并结合流控机制工作原理搭建了基于网络演算的TSN最差情况时延计算及可预测模型;最后,本文通过实际算例分别计算了TSN单节点及端到端最差情况时延和时延可预测性,讨论了时延可预测性及其影响因素的对应关系,验证了本文所用时延可预测模型及最差情况时延计算模型的正确性以及在工程实际中的适用性。计算结果表明,流控机制的配置参数对TSN端到端最差情况时延及时延可预测性显著相关。本文研究成果为分析时间敏感网络时延及时延可预测性提供了理论依据。同时,可以将数据端到端最差情况时延及时延可预测性作为参考,优化TSN的网络资源配置,为TSN应用场景网络规划、合理分配网络资源提供了参考依据。