熱風(fēng)爐是高爐冶煉過程中重要的熱交換設(shè)備。建立熱風(fēng)爐燃燒控制模型的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)燃燒過程的自動控制，其是優(yōu)化空燃比和煤氣流量的實(shí)時調(diào)整，保證燃燒過程的、節(jié)能、穩(wěn)定，延長熱風(fēng)爐使用壽命。數(shù)學(xué)模型法能將換爐、送風(fēng)結(jié)合為一體，實(shí)現(xiàn)全閉環(huán)自動控制，但由于檢測點(diǎn)多，熱風(fēng)爐廠家，在生產(chǎn)條件不夠穩(wěn)定、裝備水平較低的熱風(fēng)爐中不易實(shí)現(xiàn)；人工智能方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制，高爐熱風(fēng)爐，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制對熱風(fēng)爐燃燒過程有極強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，但抗干擾能力較弱，而模糊控制不需數(shù)學(xué)模型，熱風(fēng)爐，有較強(qiáng)的抗干擾能力且易于實(shí)現(xiàn)，因此尤其適用于熱風(fēng)爐這類難以確切描述的非線性系統(tǒng)。

熱風(fēng)爐在溫室中的應(yīng)用：溫室加熱的方式有很多：有熱溫加溫、熱水加溫、蒸汽加溫等。人工智能方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制對熱風(fēng)爐燃燒過程有極強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，但抗干擾能力較弱，而模糊控制不需數(shù)學(xué)模型，有較強(qiáng)的抗干擾能力且易于實(shí)現(xiàn)，因此尤其適用于熱風(fēng)爐這類難以確切描述的非線性系統(tǒng)。國內(nèi)外熱風(fēng)爐的空燃比控制主要有傳統(tǒng)控制方法、數(shù)學(xué)模型方法、人工智能方法。傳統(tǒng)控制方法主要有比例極值調(diào)節(jié)法和煙氣氧含量串級比例控制法，但是由于不能及時改變空燃比，不易實(shí)現(xiàn)熱風(fēng)爐的燃燒，電磁熱風(fēng)爐，且測氧儀器成本高、難以維護(hù)，因此，實(shí)際使用效果不太理想；

熱風(fēng)爐增溫系統(tǒng)還有降濕、防病的作用。栽培的作物澆水后，室內(nèi)濕度很高，從而誘發(fā)各種病蟲害發(fā)生。淺談一種直接式燃油熱風(fēng)爐的構(gòu)造：這種直接式燃油熱風(fēng)爐借助燃燒器在燃燒室中燃燒，所產(chǎn)生的高溫?zé)煔馀c來自室外且經(jīng)過環(huán)形孔板均流后再環(huán)形通道內(nèi)由前后流動的空氣在混合室中混合，達(dá)到所需溫度后由熱風(fēng)出口輸送到用熱設(shè)備。人工智能方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制對熱風(fēng)爐燃燒過程有極強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，但抗干擾能力較弱，而模糊控制不需數(shù)學(xué)模型，有較強(qiáng)的抗干擾能力且易于實(shí)現(xiàn)，因此尤其適用于熱風(fēng)爐這類難以確切描述的非線性系統(tǒng)。

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