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针对难以解决的纯滞后非线性系统控制，提出一种基于自调整模糊神经网络控制的辨识Smith预估方法，采用模糊神经网络与PID控制动态复合，保持了模糊控制较强的鲁棒性和神经网络可以任意逼近非线性系统的能力以及PID调解器消除静态误差的优点．同时利用神经网络进行参数在线辨识以构成Smith预估器，适应了被控对象的实时变化．在热连轧中的仿真结果证明了该方法的有效性．