強(qiáng)宇機(jī)械|受熱均勻(多圖)-生物質(zhì)顆粒爐：

當(dāng)拱頂溫度上升到一定值后，需要保持拱頂溫度維持在這個定值，干燥機(jī)此時拱頂幾乎不再吸收廢氣的熱量，而廢氣的熱量主要被蓄熱室中下部所吸收。目前，我國絕大多數(shù)熱風(fēng)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(jīng)驗(yàn)手動調(diào)節(jié)，因此，供熱溫度波動較大，對熱風(fēng)爐的壽命也有很大影響，并造成煤氣的巨大浪費(fèi)。 熱風(fēng)爐的燃燒過程 燃燒過程對應(yīng)著蓄熱室的蓄熱過程，它分為加熱期和拱頂溫度管理期。在加熱期，蓄熱室拱頂?shù)臏囟群艿停瑥U氣的熱量大部分被拱頂吸收，拱項的溫度上升迅速，蓄熱室中下部溫度則上升緩慢。

熱風(fēng)爐增溫系統(tǒng)還有降濕、防病的作用。栽培的作物澆水后，室內(nèi)濕度很高，從而誘發(fā)各種病蟲害發(fā)生。淺談一種直接式燃油熱風(fēng)爐的構(gòu)造：這種直接式燃油熱風(fēng)爐借助燃燒器在燃燒室中燃燒，所產(chǎn)生的高溫?zé)煔馀c來自室外且經(jīng)過環(huán)形孔板均流后再環(huán)形通道內(nèi)由前后流動的空氣在混合室中混合，達(dá)到所需溫度后由熱風(fēng)出口輸送到用熱設(shè)備。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)爐燃燒過程有極強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，但抗干擾能力較弱，而模糊控制不需數(shù)學(xué)模型，有較強(qiáng)的抗干擾能力且易于實(shí)現(xiàn)，因此尤其適用于熱風(fēng)爐這類難以確切描述的非線性系統(tǒng)。

熱風(fēng)爐在溫室中的應(yīng)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。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)爐燃燒過程有極強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，但抗干擾能力較弱，而模糊控制不需數(shù)學(xué)模型，有較強(qiáng)的抗干擾能力且易于實(shí)現(xiàn)，因此尤其適用于熱風(fēng)爐這類難以確切描述的非線性系統(tǒng)。國內(nèi)外熱風(fēng)爐的空燃比控制主要有傳統(tǒng)控制方法、數(shù)學(xué)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(shí)現(xiàn)熱風(fēng)爐的燃燒，且測氧儀器成本高、難以維護(hù)，因此，實(shí)際使用效果不太理想；

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