本文从工程实际出发，对基于神经网络的时滞控制系统设计理论和应用进行了研究。文中着重研究了神经元网络设计理论、基于神经网络的线性和非线性时滞对象辨识及时滞系统控制方法，以此为基础提出了时滞系统神经元自适应PID内模控制、时滞系统神经网络自适应PIP控制以及神经网络自适应Smith控制方法，并进行了控制系统的实例设计与仿真实验。 本文的主要研究内容有如下几个方面： 1．综述了神经网络、神经控制及时滞系统的研究现状，并就基于神经网络的时滞系统控制方法提出了作者的一些观点； 2．介绍了时滞系统控制的传统方法，包括PID控制及其改进算法、Smith预估控制、PIP控制等，并通过仿真实验说明了传统时滞系统控制方法的弱鲁棒性； 3．探讨了面向控制的神经元网络设计理论，包括单神经元控制的结构和基本理论及BP神经网络设计； 4．针对时滞系统的辨识问题，介绍了传统的时滞辨识方法，提出了两种基于神经网络的辨识方法，包括时滞线性系统的辨识和时滞非线性系统的辨识，并对神经网络辨识与传统辨识方法进行了比较； 5．将内模型控制与Smith预估控制相结合，并引入单神经元控制器，提出了时滞系统神经元自适应PID内模控制方法，并将其应用于电加热炉的温度控制，取得了较好的控制效果； 6．探讨了神经网络自适应内模控制与神经网络预测PID控制方法，并分别进行了控制系统的设计与仿真实验； 7．基于神经网络辨识方法，提出了两种神经网络时滞系统补偿控制策略，即神经网络自适应PIP控制与神经网络自适应Smith补偿控制，并进行了控制系统的设计与仿真实验，取得了很好的控制效果。