带有纯延迟的单回路控制系统如图1所示，其闭环传递函数为：
其特征方程为：
图1 有纯延迟的单回路控制系统
可见，特征方程中出现了纯延迟环节，使系统稳定性降低，如果
足够大，系统将不稳定，这就是大延迟过程难于控制的本质。而
之所以在特征方程中出现，是由于反馈信号是从系统的a点引出来的，若能将反馈信号从b点引出，则把纯延迟环节移到控制回路的外边，如图2所示，经过
的延迟时间后，被调量Y将重复X同样的变化。
图2 改进的有纯延迟的单回路控制系统
由于反馈信号X没有延迟，系统的响应会大大地改善。但在实际系统中，b点或是不存在，或是受物理条件的限制，无法从b点引出反馈信号来。针对这种问题，Smith提出采用人造模型的方法，构造如图3所示的控制系统。
图3 Smith预估控制系统
如果模型是精确的，即 G0(s)=Gm(s),
，且不存在负荷扰动(D=0)，则Y=Ym，Em=Y-Ym=0，X=Xm，则可以用Xm代替X作第一条反馈回路，实现将纯延迟环节移到控制回路的外边。如果模型是不精确的或是出现负荷扰动，则X就不等于Xm，Em=Y-Ym≠0，控制精度也就不能令人满意。为此，采用E实现第二条反馈回路。这就是Smith预估器的控制策略。
实际上预估模型不是并联在过程上，而是反向并联在控制器上的，因此，将图3变换可得到 Smith预估控制系统等效图，如图4所示。
显然，Smith 控制方法的前提是必须确切地知道被控对象的数学模型，在此基础上才能建立精确的预估模型。
图4 Smith预估控制系统等效图
仿真实例：
被控对象为：
采用 Smith控制方法，按图3的结构进行设计。在 PI控制中，取k。=4.0，k=0.022，假设预测模型精确，阶跃指令信号取100。Simulink仿真程序及仿真结果如图5和图6所示，仿真结果表明，Smith控制方法具有很好的控制效果。
图5 采用Smith补偿的阶跃响应
图6 不要Smith补偿的阶跃响应
按照图3设置的Smith控制系统：
作图程序：chap3_4plot.m
close all;figure(1);
plot(t,y(:,1),t',tY(:,2),k:' linewidth', 2);xlabel('time(s)':ylabel('yd,y');
legend('ldeal position signal','position tracking');
采用Smith控制方法，按图 4的结构进行设计。在PI控制中，取kp=4.0 ，ki=0.022，假设预测模型精确，阶跃指令信号取100。仿真结果如图7和图8所示，仿真结果表明，Smith控制方法具有很好的控制效果。
图7 不要Smith补偿的阶跃响应
图8 采用Smith补偿的阶跃响应
按照图4设计Smith控制系统：
作图程序：chap3_5plot.m
close all;figure(1);
plot(L,y(:,1),'r',t,y(:,2),'k:',linewidth',2);xlabel('time(s)');ylabel('yd.y');
legend( 'ideal position signal','position tracking');
