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(guò)程有極強的自學(xué)習能力,但抗干擾能力較弱,而模糊控制不需數學(xué)模型,有較強的抗干擾能力且易于實(shí)現,因此尤其適用于熱風(fēng)爐這類(lèi)難以確切描述的非線(xiàn)性系統。液體燃料,有燃油熱風(fēng)爐。加熱方式也有煙道氣和間接熱風(fēng)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(fēng)的潔凈度不是很好。熱風(fēng)爐根據燃料的不同可分為固體燃料熱風(fēng)爐、液體燃料熱風(fēng)爐、氣體燃料熱風(fēng)爐。
目前,我國絕大多數熱風(fēng)爐的燃燒控制主要還是采用手動(dòng)控制,煤氣流量和空氣流量的大小由人工憑經(jīng)驗手動(dòng)調節,因此,供熱溫度波動(dòng)較大,對熱風(fēng)爐的壽命也有很大影響,并造成煤氣的巨大浪費。數學(xué)模型法能將換爐、送風(fēng)結合為一體,實(shí)現全閉環(huán)自動(dòng)控制,但由于檢測點(diǎn)多,在生產(chǎn)條件不夠穩定、裝備水平較低的熱風(fēng)爐中不易實(shí)現;我們可以利用熱風(fēng)爐煙氣的熱量進(jìn)行預熱,來(lái)彌補因熱風(fēng)爐燃料比降低以后煤氣熱值降低所帶來(lái)的燃燒溫度偏低的問(wèn)題。
熱風(fēng)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(fēng)爐輸入干熱空氣,而將室內潮濕空氣從回風(fēng)口抽出室外,能在半小時(shí)內使室內濕度降低,使病菌處在不利于孢子發(fā)芽的溫度下,從而抑制各種病害的發(fā)生于發(fā)展。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(guò)程有極強的自學(xué)習能力,但抗干擾能力較弱,而模糊控制不需數學(xué)模型,有較強的抗干擾能力且易于實(shí)現,因此尤其適用于熱風(fēng)爐這類(lèi)難以確切描述的非線(xiàn)性系統。
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