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史密斯预估控制技术和煤气流量串级控制技术在该系统应用，起到及时检测系统中可能引起被控制量发生变化的一些因素并加以控制，有效地克服了对象等效时间 很长的问题，并且具有鲁棒性强的特点，改善了控制系统的调节品质，该系统把主要的扰动包含在副控制回路中，通过副控回路的调节作用，在扰动影响到主控回路被调参数之前，大大地削弱了扰动作用的影响。这种控制方法在热处理、化工、机械加工、金属冶炼等行业中也具有广泛的用途和推广价值。
张彦军，于飞，崔平远．《一种分析和设计Smith预估器的新方法及其应用》，提出了一种改进型Smith预估补偿控制新方法。
在传统的Smith预估补偿控制基础上，增加模型预测结构，即可构成新型控制系统。由于实际工业被控对象很多都可近似地用一阶惯性加纯滞后的特性来表示。
针对积分、一阶和二阶稳定与不稳定带长时滞的过程，给出了Smith预估器的分析和设计新方法，使其设定值的响应从负载干扰响应中分离出来，并用参数辨识的方法解决了在实际中难以得到过程精确的数学模型和控制器离散化的问题。在被控对象的输入端施加一阶跃输入信号，根据其阶跃响应估计出被控对象的数学模型，再根据此估计模型在线地修正Smith预估补偿器，从而克服了传统的Smith预估补偿控制方法因模型误差而使控制品质变坏的缺点。
相对于传统的Smith预估补偿控制方法，新型Smith预估补偿控制方法收敛快，跟踪准确。但传统的Smith预估补偿控制方法，当纯滞后误差较大时，其输出就变得不收敛。
牛培峰，任娟，王帅．《PID型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究》，对Kc和α进行模糊校正后，在没有降低控制器输出变化速率的情况下，有效地抑制了控制系统的超调量，提高了控制系统的稳定性，很好地协调了控制器动作快速性和控制系统稳定性之间的矛盾；当被控对象模型参数改变后，由自适应模糊控制系统和模糊PID控制系统仿真曲线比较可知，自适应模糊控制系统能够更快地稳定系统、超调量小。该仿真验证了自适应模糊控制在模型参数变化一定范围内的有效性。
郭文．《改进型史密斯控制在火电厂过热器中的应用》，笔者采用Smith预估补偿控制可以有效的解决过热器温度控制系统大迟延的问题，但针对Smith预估器对对象参数变化敏感，容易引起控制效果急剧变坏，因此采用了改进的Smith预估补偿对系统进行控制;当对象参数时变时，结合模型参数的改进型史密斯预估控制，可以使预估参数及时跟踪对象的变化，能够继续保持系统的稳定性和控制效果。通过对300WM火电厂过热器温度控制系统仿真，结果表明:该方法具有较好的鲁棒性和自适应性。
纯滞后系统的史密斯预估器及工程实现方法，着重对这种控制算法进行了较深入的讨论，并提出一种改进型史密斯预估控制器，该控制器把自适应控制与史密斯预估器有机地结合起来，实现对控制系统的参数自整定，需通过仿真对设计和改进的结果进行分析。若采用PID控制算法，系统会出现较大的超调量，采用史密斯预估补偿控制没有超调量。若保持控制器和模型的参数不变，改变对象参数，使估计模型与之失配，此时史密斯预估算法出现振荡，系统稳定性被破坏。
2 未来展望
神经网络具有自组织和自学习的特点，它可以任意精度逼近非线性函数，可进行在线和离线学习，容错性比较强；它不需要复杂的控制结构，也不需要精确的数学模型，其简单有效的特点适合工业应用。在时滞系统中的应用，神经网络主要用于辨识和控制。在辨识方面，用于辩识系统的参数和滞后时间,在控制方面，主要有模型参考自适应控制和预测控制。另外，神经网络也和史密斯控制结合对时滞系统进行控制，该方法也较有效。