人工智能方法主要有神经网络和模糊控制，神经网络控制对热风炉燃烧过程有极强的自学习能力，但抗干扰能力较弱，而模糊控制不需数学模型，有较强的抗干扰能力且易于实现，因此尤其适用于热风炉这类难以确切描述的非线性系统。液体燃料，有燃油热风炉。加热方式也有烟道气和间接热风两种，采用烟道气的加热方式，它们的运转费是小的，但是热风的洁净度不是很好。热风炉根据燃料的不同可分为固体燃料热风炉、液体燃料热风炉、气体燃料热风炉。

热风炉的燃烧过程燃烧过程对应着蓄热室的蓄热过程，它分为加热期和拱顶温度管理期。在加热期，蓄热室拱顶的温度很低，废气的热量大部分被拱顶吸收，拱项的温度上升迅速，蓄热室中下部温度则上升缓慢。当拱顶温度上升到一定值后，需要保持拱顶温度维持在这个定值，干燥机此时拱顶几乎不再吸收废气的热量，生物质颗粒炉多少钱一台，而废气的热量主要被蓄热室中下部所吸收。国内外热风炉的空燃比控制主要有传统控制方法、数学模型方法、人工智能方法。传统控制方法主要有比例极值调节法和烟气氧含量串级比例控制法，但是由于不能及时改变空燃比，不易实现热风炉的佳燃烧，且测氧仪器成本高、难以维护，因此，实际使用效果不太理想；

数学模型法能将换炉、送风结合为一体，实现全闭环自动控制，但由于检测点多，在生产条件不够稳定、装备水平较低的热风炉中不易实现；直接加热热风炉中空气的流程很单一，先是由风机将空气送入燃烧室，然后在空气中的氧气参与下，燃料燃烧放出热量，形成烟道气，后由风机送入干燥室。热风炉与导热油炉、电加热炉等相比，具有投资少，生产费用低、热等特点，热风炉在温室中的应用越来越广。

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