针对工程实践中常见的纯滞后对象，在Smith补偿控制基础之上，利用人工神经网络的非线性映射功能对控制对象进行在线辨识，达到对时滞补偿预报的目的；利用神经网络PID控制器(Adaline网络)代替常规控制器，实现了对时滞复杂对象的在线自适应控制；并根据ITAE 性能指标原则对神经网络控制器参数进行整定，得到一组经验公式.仿真结果验证了本文神经网络控制方案的有效性.