随着信息科技的高速发展，信号越来越需要在远距离的两端进行传输，并且对实时性和准确性的要求也越来越高。远距离传输必然引起信号的时延问题，时延的大小严重影响着系统的性能，甚至会造成整个系统的不稳定。因此，网络中存在的传输时延问题越来越吸引国内外学者的目光。目前针对网络时延问题，基于线性系统和非线性系统均有学者进行研究，然而实际系统由于存在诸多未知外界干扰和模型不精确等因素多是非线性系统。因此，本文以网络化非线性系统为研究对象，主要针对其存在的时延问题进行讨论，然后将提出的控制策略应用到实际轧机系统当中。首先，给出冷带轧机液压厚控系统的数学模型。由于实际轧机系统中的测厚仪通常安装在离产生板材厚度的轧辊距离较远的地方，因此不可避免的存在网络传输时延问题。根据实际冷带轧机的运行机理，分析给出其动态描述方程。然后，基于动态描述，针对研究的侧重点不同，建立两类面向控制的非线性数学模型。其次，针对具有定常输入时延和反馈时延的一般网络化非线性系统，考虑其状态不可完全测量的情况，首先结合神经网络方法，设计动态神经网络观测器，来估计未知状态量。然后结合所设计的观测器，采用Smith预估方法，设计控制器来解决时延问题。然后，讨论实际的冷带轧机液压厚控系统。基于建立的轧机数学模型，在状态量不完全可测的情况下，设计扩张状态观测器来获取未知状态和非线性函数。然后基于该观测器采用提出的控制策略设计控制器，来解决系统中网络时延问题。最后，针对冷带轧机液压厚控系统中存在的时延摄动问题，设计控制器，以解决时变时延。通过李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制器进行了详细的理论证明，并针对1700单机架轧机进行了Matlab仿真，说明了该控制器的有效性。