随着网络通信技术的飞速发展,通过互联网对机器人进行远程控制已经成为一个重要的研究方向,网络遥操作技术的应用也越来越广泛。遥操作机器人极大地延伸了控制距离,能够代替人类在超远距离、环境恶劣情况下完成作业,在远程医疗、太空探索、危险搜救等方面显示了其优越性。然而在远程控制中,网络存在着随机时延、数据包丢失等问题,会造成机器人运行精度降低,影响系统稳定性,所以消除时延对遥操作机器人网络控制系统的影响具有重要意义。因此,针对遥操作机器人网络控制系统中的时延问题,本文结合改进WPA-BP神经网络时延预测,设计了基于广义预测控制算法的时延控制器,并搭建了远程控制平台进行实际验证。本文主要工作内容包含如下几个方面:首先,设计了基于C/S模式的遥操作机器人系统结构,建立了机械臂的数学模型,在Sim Mechaincs工具箱中依据数学模型进行了实现,利用True Time工具箱结合机械臂模型搭建了网络控制系统仿真平台,并分析了网络控制系统存在问题,对于实际网络时延,采用Ping程序进行了获取。其次,设计了基于改进狼群算法优化的BP神经网络时延预测模型。由于控制器的设计需要用到网络时延,因此采用BP神经网络模型对实际时延进行预测,针对BP算法存在收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,利用狼群算法优化BP的权值和阈值,并对狼群算法的行为进行了改进,建立了改进WPA-BP时延预测模型,实现了对于实际时延的有效预测。然后,设计了基于GPC算法的控制器。针对线性化的机械臂动力学模型设计了GPC算法,并结合改进WPA-BP预测的时延进行了GPC控制器设计,提出了自适应预测步长和相应的控制策略,搭建网络控制仿真平台验证了时延控制器具有较好的控制效果。最后,搭建了遥操作机器人远程控制平台。采用TCP/IP协议和套接字编程,设计了通讯系统,利用Microsoft Visual Studio 2010工具进行客户端和服务器端的控制平台设计,采用VC++进行编程,将控制算法写入软件中,实现了机械臂的远程控制。对整个系统进行了实际测试,验证了控制算法能够较好的补偿网络随机时延,降低了时延对机械臂系统的影响,在太空探索、危险搜救等机器人远程控制领域具有重要的应用。