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。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。目前，我国绝大多数热风炉的燃烧控制主要还是采用手动控制，徐州热风炉，煤气流量和空气流量的大小由人工凭经验手动调节，因此，供热温度波动较大，对热风炉的寿命也有很大影响，并造成煤气的巨大浪费。

热风炉是高炉冶炼过程中重要的热交换设备。建立热风炉燃烧控制模型的目标是实现燃烧过程的自动控制，其是优化空燃比和煤气流量的实时调整，保证燃烧过程的、节能、稳定，延长热风炉使用寿命。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，热风炉烘干设备，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；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，自制热风炉，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。

从废气管道排出的废气，它的温度比较低时，说明热风炉的热交换效率比较高，反之，热交换效率比较低。因此，在拱项温度达到一定值后，生物质热风炉，合理控制废气的温度上升速率对热风炉的燃烧显得尤其重要。热风炉排入烟道的烟气温度只有200到300摄氏度，但烟气量大，带走的热量依然很多。热风炉在温室中的应用：温室加热的方式有很多：有热温加温、热水加温、蒸汽加温等。

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