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近10年来，计算机、电子、网络技术的迅猛发展为实现高水平的机电控制提供了强有力的工具和实现手段，同时也引起了控制领域的重大变革，逐步形成了网络化、智能化、模块化和开放化的体系结构，而机电网络控制系统正是这种体系结构的典型代表。网络控制系统（NCS）即分布式、网络化的控制系统，是计算机技术、通信技术与控制技术发展融合的产物，在工业过程与流程控制（制造业和物流业）、机器人与智能机械、运动体机械（车辆、船舶、工程机械、飞行器、武器等）、智能楼宇、电力系统输配电调度与远程监控等许多领域得到了应用。然而，网络与控制的交叉综合，使得传统控制理论中的很多理想假设，如同步控制、等间隔采样、无时延传感和控制等，在NCS中不再成立，也就是说传统控制理论不能直接应用于NCS的设计和分析。另外，现有的NCS研究工作多侧重于实验室环境下的理论研究，存在与工程实际脱节的现象。因此，研究基于网络的分布式机电控制系统，并结合工程背景进行控制网络的规划和控制器的设计就成为一个十分重要且亟待解决的问题。本文以满足机电系统基于网络的实时协调控制要求为目的，从网络控制系统中所存在的特殊问题的角度来探讨控制网络的分析方法、规划方法和控制器的设计方法，并结合一种大型移动机器人的控制即多轴驱动动力平板运输车的操纵与控制进行实际的工程应用研究。首先对NCS的时延、数据特征、MAC机制及其传输技术、触发方式和信号时序等基本问题进行定性或定量的分析，并用一个NCS实例分析进一步说明这些问题之间的关联性，为系统的初步设计和深入研究提供了理论支持和假设依据。然后在此基础上，提出了面向工程应用的NCS综合设计思想，其特点是从实际需求出发，考虑了多任务多回路的NCS，用表和图来描述复杂的NCS系统，强调网络规划和控制策略的综合分析与分离设计，便于工程实现。重点给出NCS的整体设计框架，并对系统的功能结构分析、应用层面的网络规划以及NCS的软件仿真进行深入探讨。接着，分别对有界长时延和随机小时延两种时延类型的NCS控制器设计及其鲁棒性进行研究。采用确定性设计方法研究有界长时延NCS，提出了基于增广状态模型的滑模控制策略。对于确定性系统，给出了带有时延补偿的状态反馈滑模控制器、状态观测器和基于观测器的输出反馈滑模控制器。对于模型不确定的NCS系统，设计了等效干扰估计器，和基于该估计器的滑模控制器，可以有效克服同时存在的时延、参数摄动和外部扰动的不利影响，具有良好的鲁棒性。针对网络控制系统中存在的随机小时延，提出一种在线时延观测和估计方法，对系统模型确定已知的情况，设计了基于在线回路时延估计的离散滑模控制器，克服时变时延对系统的不利影响，并且避免了常规随机控制中大量的在线均值和方差运算。而后考虑了系统本身存在建模误差、参数摄动和外部扰动的情况，利用RBF神经网络来对这些不确定因素进行自适应学习，结合基于时延估计的离散滑模控制进行实时补偿，构成RBF－DSMC控制器，使随机小时延的不确定性NCS系统具有良好的控制性能和鲁棒性。最后，以大型车辆和工程机械的控制与操控系统为背景，研究NCS环境下的多机电机构运动综合策略以及NCS的多任务调度问题，给出了以轮廓精度为目标的交叉耦合控制算法和多任务静态调度算法，通过仿真研究和工程应用加以验证。针对以NCS为解决方案的大型分布式智能机械，从物理系统、功能结构和软件设计的角度，进一步探讨了整体控制架构，并介绍了不同类型的NCS工程案例和包丢失、多包传输问题在工程实际中的解决方法。本论文提出了面向工程应用的NCS综合设计方法，具有时延补偿和鲁棒性强的节点级控制算法，以及高性能的运动综合与协调控制策略，建立了机电网络控制系统的严格理论体系，推动了网络控制系统的发展。