论文以制药企业精馏塔为研究对象,通过神经网络自适应方法研究非线性时滞系统的神经网络自适应控制以及在精馏塔控制过程中的应用。针对带有时滞的非线性系统控制过程,设计基于细胞神经网络的间接自适应控制方法,包括神经网络自适应辨识方法和控制方法。针对系统时滞采用Lyapunuv-Krasovskii泛函来对时滞部分进行补偿。基于自适应算法对神经网络权值进行在线学习,通过神经网络间接自适应方法设计神经网络辨识算法,在神经网络辨识模型的基础上设计控制器,并通过Lyapunov稳定性理论证明辨识算法和控制器的收敛性,通过收敛性证明动态系统是一致渐近有界稳定,通过Matlab仿真实验,验证算法的可行性。最后针对精馏塔系统,设计PLC控制系统搭建DCS控制平台,对系统的控制过程进行实现,完成精馏塔系统控制的过程。