网络控制系统(network control system, NCS)是指分布在不同地理位置的传感器、执行器、被控对象和控制器通过通信网络相互连接，相互通信，从而形成闭环控制系统的一种全分布式的实时反馈控制网络，控制器通过通信网络和传感器、执行器、被控对象等交换信息，从而对被控对象实现远程控制。网络控制系统的主要问题是因为信号的远距离传输导致的信号时滞和数据包丢失问题。非线性控制系统是指具有耦合，参数非线性的系统。对非线性时滞网络控制系统进行建模控制和分析，需要解决三个基本问题：非线性系统的建模，网络时滞的建模和对非线性网络控制系统的控制器设计，这三个问题存在递进关系。对非线性系统建模，T-S模糊建模是一种很有效的建模方法，其分段线性特点可以很好的用分段线性系统逼近任意非线性系统，并且可以分段设计控制器，通过隶属度函数融合得到模糊控制器输出，且T-S模糊模型的后件是线性函数形式，可以利用线性系统理论对系统分析和控制器设计。网络传输中数据丢失、误码、时滞等问题都可以近似用网络时滞表示，因为数据丢失可以看成一种无限大时滞情况。实时系统的稳定性具有很大的时滞依赖性，利用Lyapunov函数对系统时滞稳定性分析，可以得到系统稳定的最大允许时滞。对非线性网络控制系统设计控制器，需要在非线性系统控制器设计基础上，考虑存在网络时滞的控制器设计。在原有控制器基础上，利用遗传算法寻优，针对不同时滞情况下的子系统分别对反馈控制律寻优，可以得到一组新的最优状态反馈控制律。把Markov链预测时滞作为前件变量，最优状态反馈控制律作为后件变量，得到具有Markov链预测时滞的T-S模糊预测控制器。二级倒立摆系统是典型的非线性系统，对实时性具有很高的要求，具有很大的时滞依赖性，大时滞可能导致二级倒立摆系统得不到稳定的控制。本文首先对二级倒立摆运动分析，选择不同位置得到模糊子模型，从而得到二级倒立摆的T-S模糊模型，再分别针对每个子模型设计LQR控制器，经模糊融合得到模糊LQR控制器，再对建立的T-S模糊模型利用Lyapunov函数进行时滞稳定性分析，得到使二级倒立摆系统可以稳定控制的最大允许时滞为0.01s，在原有的二级倒立摆T-S模糊模型中加入[0-0.009]s内的带噪声的正弦波形式的网络传输时滞，Markov预测时滞和原始数据对比，判断预测时滞的准确性，最后，把没有预测控制和具有Markov链预测时滞的预测控制两种控制效果对比，结果说明具有Markov链预测时滞的预测控制器可以有效的减弱原系统因网络传输时滞导致的控制器输出和系统状态抖动现象，这是因为预测控制是一种超前控制。文中所有的实例仿真均在Matlab2010中实现，包括MatlabSimulink、MatlabLMI和模糊控制工具箱，仿真结果用来验证文中提出的建模和控制算法。