目前,我國絕大多數熱風爐的燃燒控制主要還是采用手動控制,煤氣流量和空氣流量的大小由人工憑經驗手動調節,因此,供熱溫度波動較大,對熱風爐的壽命也有很大影響,并造成煤氣的巨大浪費。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;我們可以利用熱風爐煙氣的熱量進行預熱,來彌補因熱風爐燃料比降低以后煤氣熱值降低所帶來的燃燒溫度偏低的問題。






熱風爐在溫室中的應用:溫室加熱的方式有很多:有熱溫加溫、熱水加溫、蒸汽加溫等。熱風爐輸入干熱空氣,而將室內潮濕空氣從回風口抽出室外,能在半小時內使室內濕度降低,使病菌處在不利于孢子發芽的溫度下,從而抑制各種病害的發生于發展。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。

熱風爐是高爐冶煉過程中重要的熱交換設備。建立熱風爐燃燒控制模型的目標是實現燃燒過程的自動控制,其是優化空燃比和煤氣流量的實時調整,保證燃燒過程的、節能、穩定,延長熱風爐使用壽命。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;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。

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