人工智能方法主要有神經網絡和模糊控制,神經網絡控制對熱風爐燃燒過程有極強的自學習能力,但抗干擾能力較弱,而模糊控制不需數學模型,有較強的抗干擾能力且易于實現,因此尤其適用于熱風爐這類難以確切描述的非線性系統。液體燃料,有燃油熱風爐。加熱方式也有煙道氣和間接熱風兩種,采用煙道氣的加熱方式,它們的運轉費是小的,但是熱風的潔凈度不是很好。熱風爐根據燃料的不同可分為固體燃料熱風爐、液體燃料熱風爐、氣體燃料熱風爐。






數學模型法能將換爐、送風結合為一體,實現全閉環自動控制,但由于檢測點多,在生產條件不夠穩定、裝備水平較低的熱風爐中不易實現;直接加熱熱風爐中空氣的流程很單一,先是由風機將空氣送入燃燒室,然后在空氣中的氧氣參與下,燃料燃燒放出熱量,形成煙道氣,后由風機送入干燥室。熱風爐與導熱油爐、電加熱爐等相比,具有投資少,生產費用低、熱等特點,熱風爐在溫室中的應用越來越廣。

熱風爐的燃燒過程 燃燒過程對應著蓄熱室的蓄熱過程,它分為加熱期和拱頂溫度管理期。在加熱期,蓄熱室拱頂的溫度很低,廢氣的熱量大部分被拱頂吸收,拱項的溫度上升迅速,蓄熱室中下部溫度則上升緩慢。當拱頂溫度上升到一定值后,需要保持拱頂溫度維持在這個定值,干燥機此時拱頂幾乎不再吸收廢氣的熱量,而廢氣的熱量主要被蓄熱室中下部所吸收。國內外熱風爐的空燃比控制主要有傳統控制方法、數學模型方法、人工智能方法。傳統控制方法主要有比例極值調節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,不易實現熱風爐的佳燃燒,且測氧儀器成本高、難以維護,因此,實際使用效果不太理想;

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