國內(nèi)外熱風爐的空燃比控制主要有傳統(tǒng)控制方法,、數(shù)學模型方法,、人工智能方法,。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,但是由于不能及時改變空燃比,,不易實現(xiàn)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,;熱風爐根據(jù)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,。熱風爐與導熱油爐,、電加熱爐等相比,具有投資少,,生產(chǎn)費用低,、熱等特點,熱風爐在溫室中的應用越來越廣,。
從廢氣管道排出的廢氣,,它的溫度比較低時,說明熱風爐的熱交換效率比較高,,反之,,熱交換效率比較低。因此,,在拱項溫度達到一定值后,,合理控制廢氣的溫度上升速率對熱風爐的燃燒顯得尤其重要。熱風爐排入煙道的煙氣溫度只有200到300攝氏度,,但煙氣量大,,帶走的熱量依然很多。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(xiàn)燃燒過程的自動控制,,其是優(yōu)化空燃比和煤氣流量的實時調(diào)整,,保證燃燒過程的、節(jié)能,、穩(wěn)定,,延長熱風爐使用壽命。數(shù)學模型法能將換爐,、送風結合為一體,,實現(xiàn)全閉環(huán)自動控制,但由于檢測點多,,在生產(chǎn)條件不夠穩(wěn)定,、裝備水平較低的熱風爐中不易實現(xiàn);人工智能方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制,,神經(jīng)網(wǎng)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(shù)學模型,,有較強的抗干擾能力且易于實現(xiàn),,因此尤其適用于熱風爐這類難以確切描述的非線性系統(tǒng)。
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