强宇|操作方便(图)-生物质热风炉厂家-武汉热风炉

热风炉在使用过程中经常会出现各种各样的故障，热风炉结焦就是其故障之一。据调查很多用户对于热风炉结焦问题不够重视，认为是小问题，不会对热风炉的正常工作造成危害。对于热风炉来说，余热的回收主要是烟气余热的回收。烟气余热的回收方式主要有两种： 一种：利用烟气余热预热助燃空气或燃料自用。另一种：利用余热生产蒸汽、煤气、电能等二次能源外供。一般情况下，种的回收方式应用较广。回收自用主要有换热器回收和蓄热室回收，以换热器回收应用为广泛。热风炉根据燃料的不同可分为固体燃料热风炉、液体燃料热风炉、气体燃料热风炉。

热风炉的燃烧过程燃烧过程对应着蓄热室的蓄热过程，它分为加热期和拱顶温度管理期。在加热期，蓄热室拱顶的温度很低，废气的热量大部分被拱顶吸收，拱项的温度上升迅速，蓄热室中下部温度则上升缓慢。当拱顶温度上升到一定值后，需要保持拱顶温度维持在这个定值，干燥机此时拱顶几乎不再吸收废气的热量，而废气的热量主要被蓄热室中下部所吸收。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，武汉热风炉，不易实现热风炉的佳燃烧，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，热风炉设备厂家，其是优化空燃比和煤气流量的实时调整，生物质热风炉厂家，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，水暖热风炉，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神经网络和模糊控制，神经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。