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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。液体燃料，有燃油热风炉。加热方式也有烟道气和间接热风两种，采用烟道气的加热方式，它们的运转费是小的，但是热风的洁净度不是很好。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。

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。数学模型法能将换炉、送风结合为一体，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；直接加热热风炉中空气的流程很单一，先是由风机将空气送入燃烧室，然后在空气中的氧气参与下，燃料燃烧放出热量，形成烟道气，后由风机送入干燥室。

固体燃料，有燃煤热风炉、生物质热风炉。加热方式有烟道气和间接热风，它们的操作性差。采用间接加热的方式，热风的洁净度比较高。为了提高热效率，采用多头螺旋槽片换热技术和紊流原理，减薄层流厚度，使空气和烟气在行进中不断交换旋向，强化了换热效果。主要工作过程：燃煤在炉膛内产生高温烟气，在风机的作用下进入烟环，与外侧空气进行热交换后，经烟道由烟囱排出，冷空气由鼓风机吹入热风炉外壳，经炉顶流入炉膛外侧空气环，由热风出口管道供给需干净热风的设备。热风炉加温方式能使温室内的各处温度达到均衡。热风炉送入热风，能在室内循环，克服温度不均的问题。

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