不断变革的信息技术推动着工业控制逐步向前发展，大量应用的工业通信网络如现场总线、工业以太网、无线网络等表明工业控制领域正朝着系统集成化、控制分散化、节点智能化、结构网络化的方向发展，全球化工厂的格局已经形成。为了适应新一代的控制需求，在现有分散控制系统(DCS，Distributed Control Systems)和现场控制系统(FCS，Fieldbus Control Systems)的基础上，产生了网络控制系统(NCS，Networked Control Systems)。网络控制系统与前几代控制系统相比具有更好的开放性与分布性，是当前控制领域研究的热点问题，也是今后控制结构发展的方向。 目前针对网络控制系统的研究多处于模型构建和网络传输问题的仿真分析层面，基于实际物理模型的研究还比较少。网络传输机制的本质特点决定了理论分析始终无法完整的体现实际网络控制模型，因而构建基于Internet的网路控制平台可使理论分析有了更实际的意义。本文在分析网络控制的现状及主要研究问题后，通过对现有多协议转换平台的改造，构建了一个实际的网络控制系统实验平台。平台控制对象为锅炉液位，虽然该对象可近似为一阶惯性加纯滞后环节，但是在不同工作点模型参数会发生变化，因而传统的PID控制难以得到满意的控制效果。神经网络控制具有适应模型变化的学习能力，可以通过训练得到优化的控制参数。本文将增量式PID控制与神经网络结合，采用神经网络PID算法对锅炉液位进行控制，并实现了本地和网络两种控制方式。 文中对现有平台的主要改进包括：1、重新编写底层控制器程序，使得与上位机交互的信息更多，便于更加丰富的数据组态和控制算法编写；同时在底层智能控制器上实现了增量式PID和单神经元PID两种控制算法。2、在上位机上利用WebAccess实现了多种控制方式，包括本地控制(开环控制、增量式PID控制、神经网络PID控制)和网络控制(开环控制、增量式PID控制、神经网络PID控制)。3、在多种网络环境下，对网络控制的效果进行实验分析，总结出了网络中的延时、丢包、错序等对控制性能的影响。通过对现有多协议转换平台进行网络化和多功能的改造，使得系统在稳定性、交互性以及功能上都有了较大提高，为进一步的网络控制系统研究奠定了实验基础。