目前熱風(fēng)爐在我國各個(gè)行業(yè)都使用的比較多,但是目前我國還處于大多數(shù)人工手動操作狀態(tài),尤其是燃煤熱風(fēng)爐的煤氣流量和空氣都是由人工調(diào)節(jié),穩(wěn)定性太差,如果是新手操控,很容易造成煤氣的浪費(fèi)及對熱風(fēng)爐壽命的損害,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(shí)改變空燃比,不易實(shí)現(xiàn)熱風(fēng)爐的最佳燃燒,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；數(shù)學(xué)模型法能將換爐、送風(fēng)結(jié)合為一體,但由于檢測點(diǎn)多,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,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).
現(xiàn)在很多熱風(fēng)爐廠家都在積極專研新產(chǎn)品,相信在未來不久,熱風(fēng)爐行業(yè)這種不穩(wěn)定性會得到解決.

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