工业生产过程中，时滞对象是普遍存在的，也是较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直是个难题。许多学者对Smith预估控制进行了深入研究并做出改进，以提高时滞对象的控制品质。但其实质上是在系统的跟踪特性和抗干扰特性取得较好的折衷，而且当被控对象随负荷变化时，其控制品质要明显下降。为了适应对象的时变，很多学者都采用自适应技术来改善对象变化对控制品质的影响。 那么能否设计一个控制系统，当被控对象在较大范围变化时，虽然控制器的参数不变，但它仍然能满足系统运行时的性能指标要求呢? 正是基于这种思想，笔者结合内模控制设计简单、调节性能好、鲁棒性强并能消除不可测干扰的影响的特点和模糊系统的良好的函数逼近能力提出基于遗传算法的模糊内模控制，其特点是系统的鲁棒性强、快速性好，且当被控对象在较大范围内变化时，控制系统仍然具有良好的调节特性，并将此控制方案成功地应用于500MW机组一级减温控制系统的仿真中。大时滞对象的智能控制技术研究对工业过程中普遍存在的大时滞对象的控制有理论指导意义，并为实践的控制方法指明方向。