可以，原理上 PID-Smith 预测器也没问题。Smith 框架与控制器结构无关，可与 PID 结合。但死时间补偿的主要目标是抑制积分项不稳定，用 PI 通常已足够，所以不常加 D 项。
实际应用
长配管温度控制：化工厂和钢铁厂常有加热器到测量点之间的长配管，流体流过需要 L=数秒到数分钟的死时间。标准 PI 会振荡或响应迟缓，故广泛采用 Smith 预测器或 PID-Smith。蒸汽温度控制、原料预热、反应器入口温度等是典型例子。
纸板、薄膜、板材厚度控制：连续生产中，从挤出到厚度传感器有 L 秒的延迟。标准 PI 导致响应慢，产品厚度波动大。采用 Smith 预测器可同时改善响应速度和品质。连续铸造、轧钢也适用。
组成控制与分析仪延迟：蒸馏塔顶部组成或反应器出口浓度通过在线分析仪测定时，取样到分析需 L=数分钟。标准 PID 会振荡，故引入 Smith 预测器或 MPC 等高级控制。
网络延迟的远程控制：近年 IoT 和通信应用中，通信延迟 L 不可忽略，Smith 预测器的思想重新被重视。网络机器人控制、远程监测（SCADA）、群控等应用中，通信延迟补偿成为研究热点。
常见误解与注意事项
最常见的误解是认为"装上 Smith 预测器死时间就消失了"。实际上过程的物理延迟仍然存在，操作后响应立起来前还是要等 L 秒。模拟器中 Smith 的蓝线在 t=3 s 前完全不动，说明了这一点。Smith 消除的是"反馈传递函数中的死时间"，不是阶跃响应的延迟。正确理解应该是"允许更激进的增益设计"。
其次常见的是忽视内部模型精度的重要性。Smith 预测器假设内部模型 G_m 与实过程一致以完全补偿。实机中总有模型误差，当 T_p 或 L 偏离时，补偿不完美，有时反而比标准 PI 更差。实务中的做法是把 PI 增益降到理论最优以下，保留容差来抗模型误差。
最后，在死时间很小的过程上用 Smith 是过度设计。当 L 相对 T_p 很小（目安 L/T_p < 0.3）时，适当调参的标准 PI 已足够，Smith 的额外收益很小。反而增加了模型维护和同定的成本，性价比不佳。Smith 真正发挥价值是在 L/T_p > 0.5 的"死时间主导"过程。试试在模拟器上改变 L 和 T_p 的比例，看两者性能差异如何变化。