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***网络和模糊控制，***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，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。人工智能方法主要有***网络和模糊控制，***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。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，不易实现热风炉的燃烧，生物质颗粒炉，且测氧仪器成本高、难以维护，因此，实际使用效果不太理想；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，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***网络和模糊控制，***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。临沂生物质颗粒炉-合肥强宇节能环保(图)由合肥强宇机械有限公司提供。行路致远，砥砺前行。合肥强宇机械有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为农业机械具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)