燃烧器控制系统的重要性

 

在燃烧器燃烧控制中，除了温度及燃比主要回路外，还有火焰调节控制，保障流量调节回路温度的燃气及空气总管压力调节以及为保证温度的空燃比而进行的温度压力及燃气的热值修正，这都是保证最佳燃烧所不可缺少的。通过集散控制系统比较容易，且多采用PI控制或者PID控制。
采用传统的PID控制，其优点是特性直观、控制迅速，但其缺点也很明显：将空燃比简单的看出负荷的单一函数并近似为比值关系，然而在不同的负荷下，合适的过生空气率油很大的变化。因此单纯的比值控制特性并不能保证加热器在任何工况下达到最佳燃烧状态，这使得单纯的PID控制很难实现经济燃烧。
  尽管带氧量反馈的PID控制相对于传统PID控制有较大改进，以尾气中氧量作为检测并控制燃烧状况的手段校正天然气和空气比，但其缺点是反馈的滞后的时间打，以及非配比空气漏入易引起较大误差。
  近年来，随着计算机的广泛应用和人工智能技术的迅速发展，出现了一种以人工智能、控制理论和计算机科学为基础的新型控制技术——智能控制。智能控制不仅为传通控制理论和方法带来了新的生机，而且为解决加热炉燃烧控制领域内的控制难题，拍拖常规数学模型的困境，突破现有控制理论的局限性，开辟了一条新的途径。
传统的数学模型为基础，PID加反馈控制为主的经典控制方式，已无法适应今后工业竞争的要求。智能控制从人工智能的角度吃饭，充分重视大量定性的先验知识，采用模糊，推理、逻辑的知识库和推理方式，通过离线训练在线学习，建立起智能动态控制系统，已取代传统的控制器，将智能控制技术应用于工业过程控制，能继承熟练工人的操作经验，并解决传统工艺理论、控制理论建立的数字模型无法适合非温度工况的问题，在异常情况下也能很好控制，从而可大大提高加热炉控制过程的快速性和控制精度，保证控制过程的稳定性，提高产品的合格率和优质率。
智能控制方法主要包括：

1. 专家系统与传统系统控制箱结合的专家控制方法;
2. 将人工神经网络用于智能控制的神经元控制；
3. 基于模糊集论模拟热的模糊推理和决策过程的模糊控制；
4. 模拟人脑的分层结构，由执行级、协调级和组织级构成的分层递阶智能控制。

 
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