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针对工业过程中常见的大纯滞后现象，提出了一种由模糊神经网络控制（FNNC）与传统PI相结合的复合控制器（FNNC-PI）。由该控制器构成的改进Smith预估补偿控制器（Smith-FNNC-PI），将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络具有的较强自学习能力以及传统PI控制的优点融为一体。仿真结果表明：提出的控制策略对模型匹配和失配都具有较强的鲁棒性、稳定性，并在动静态特性及抗干扰性等方面具有很好的控制品质。