针对Smith控制对时滞系统抗干扰性差的弱点，提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器在经典Smith控制中引入神经元模型，实时辨识时变被控对象，使预估模型能准确跟踪被控对象，实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明该方法构造简单、准确性好、鲁棒性较强，改善了经典Smith控制的控制效果。