网络延时的存在不仅会使控制系统的动、静态性能变差，还可能会破坏系统的稳定性，造成既有控制方法的失效。针对带有随机延时的网络控制系统，提出了一种基于网络延时实时预测和系统状态逼近的控制方法。首先，建立无延时的理想控制系统模型作为标准控制系统模型；其次，应用基于隐马尔可夫模型（HMMs）的延时预测算法预测网络延时，该方法能够实时自适应学习，以适应网络负载情况的变化，得到更符合实际情况的延时预测值；最后，根据网络延时的预测值、实际网络控制系统与标准控制系统模型的状态之差，来调整控制信号，从而使实际网络控制系统的状态与标准控制系统模型接近、甚至相等，达到期望的控制效果。数字仿真结果表明，这一方法是可行的，能够获得更加快速的动态性能和稳定的静态性能。