以温度过程为代表的滞后过程广泛存在于冶金、医药以及国防等诸多工业控制领域中。对于滞后过程的控制是工业控制中公认的难题之一，利用经典PID控制等常规控制方法很难达到预期的控制效果。到目前为止，控制领域中公认J. M. Smith在1957年提出的预估补偿方案是解决滞后过程控制问题的最有效途径。但是传统的Smith预估控制是基于被控对象精确模型设计，具有鲁棒性差的特点，所以对于缺乏精确模型或参数时变且具有滞后的被控对象，很难达到令人满意的控制效果，极大地限制其在工业过程控制中的广泛应用。因此许多学者致力于研究改善Smith预估控制的鲁棒性问题。然而大多数学者的研究只局限于增强鲁棒性，却很少研究Smith预估器的最优控制（简称Smith预估最优控制），因而对于Smith预估最优控制在实际工业过程中应用的研究，无论是其理论价值还是实践意义，都是值得深入研究的。　　课题以在实际工程应用中实现对滞后过程的Smith预估最优控制为目标，研究针对被控对象系统参数进行在线辨识的Fuzzy-Smith预估最优控制方法。首先对当今滞后过程的主要控制方法特点展开分析，说明各方法自身存在的优点及不足，根据分析结果提出本课题的总体方案并说明该方法与其他控制方法相比的优势。而后提出针对于滞后过程三个系统参数的辨识方法，利用系统仿真数据建立系统参数辨识数据库，得出系统输出响应误差与系统失配程度间的具体量化关系，并以此作为之后设计模糊控制器的知识库，利用模糊控制器对被控对象系统参数进行在线辨识，得到实际工业控制中时变系统精确的实时参数。而后利用 MATLAB系统仿真将 Fuzzy-Smith预估最优控制与其他控制方法的系统性能进行对比，证明本课题所提出方法的正确性以及有效性。进一步针对于在实际过程控制中由于扰动及噪声的影响导致系统输出将出现严重失真而无法满足参数辨识精度要求的现象，提出对系统输出信号进行数字滤波的信号处理方法，在保证实际系统输出不失真的情况下最大限度地消除噪声以保证辨识精度。同时打破传统数字滤波器的设计方式，根据自动控制理论提出一种滤波器的最优设计方法，包括研究在给定通带、阻带设计指标的情况下滤波器阶数与过渡带宽度的最优关系，以及分析滤波器极点位置分布对滤波性能的影响等。　　由于本课题的研究方向定位于其在实际工业控制中的应用，最后以光纤航姿设备温控系统为硬件平台，首先介绍 Fuzzy-Smith预估最优控制在软件设计中的主要实现方法，然后将其应用于对光纤航姿设备温度过程的控制，通过考核其在实际温度过程控制中的性能验证本课题所提出Fuzzy-Smith预估最优控制方法在实际工程应用中的有效性。