电厂热工系统智能控制：新算法与应用改进

本篇论文深入探讨了"人工智人-家居设计"领域中电厂热工系统建模与先进智能控制的应用研究。论文聚焦于当前传统DMC（Direct Matrix Control）算法在复杂家居环境及电厂热工系统中的局限性。作者分析了为何原始DMC算法不适用于这些对象，并提出了一种创新的方法，通过转换Shirring矩阵的形式，扩展了其应用范围。与非自调节过程中的其他算法相比，提出的算法在实践性上有所增强。 通过模拟和实际电厂锅炉水平系统的应用验证，该算法的有效性得到了证实。论文着重介绍了一种新的Smith预测器设计，它结合了模糊自调谐和基于Matlab反馈自动调谐技术，旨在解决传统Smith预测器手动调整困难且对过程参数变化敏感的问题。新系统在多种典型热力发电厂锅炉复杂控制系统下的仿真模型上进行了测试，结果显示其在控制性能上显著优于传统系统，特别是在处理存在死时滞和高阶过程时表现出优越性。 这一创新性方案不仅适用于那些死时滞显著的过程，而且对于高阶动态系统也展现出强大的适应性。整体而言，这篇论文不仅提供了对人工智能在家居设计中的新视角，还为提高工业过程控制的智能化和自动化水平提供了实用的策略和技术支持。通过这一研究，我们看到了人工智能如何在提升能源效率和用户体验方面发挥关键作用，以及未来可能引领的家居和能源行业的变革。