国内状况在国内，八十年代初期才出现以微机为工具的加热炉控制系统，一些学者在此方面做了大量的研究工作。杨永耀等人利用炉内热量传递的物理机制，推导了一类时间、空间离散化的状态空间模型。根据所得模型，按照炉内加热耗能最小的原则，实现了最优递阶计算机控制。罗麦丰等人对某轧钢加热炉燃烧过程控制中存在的问题，提出了一种基于分离方法的模糊专家控制策略。同时按照生产率模型调节空气流量，并在实际中获得了较好的控制效果。惠爽爽等人针对加热炉温度控制中存在的非线性、大滞后问题，提出了一种基于BP 神经网络的内模控制方法，即用神经网络对复杂系统的辨识能力来实现内模控制中被控对象的正模型及内模控制器，从而为加热炉的控制问题提出了一种新的方法。李振刚等人提出一种改进后的交叉限幅控制以及模糊控制方法，并在实际运用中获得了满意的控制效果。中南大学的廖迎新，吴敏提出了一种基于免疫FNN 算法的炉温优化控制，有效的解决了非线性、不确定复杂蓄热式加热炉钢坯加热过程炉温控制问题。国内虽然在加热炉智能控制的研究方面起步比较晚，但是发展却十分迅速，在一些技术设备比较先进的工厂，智能控制的研究成果也得到了一定的应用。莱芜特钢厂以Neuroshell 神经网络为基本控制平台，采用BP 网络中带阻尼反馈的Recurrent 网络寻优功能寻找最佳空燃比，投入运行后取得良好控制效果，炉温控制精度在设定值的± 10℃内。上海宝山钢铁公司1580 热连轧厂钢坯加热过程实现了数学模型网络控制，根据粗轧出口带钢要求的目标温度，采用炉温或流量设定方法，对钢坯温度周期性地进行计算，通过加热炉控制模型中的数字识别，实现了对新增的不同规格与钢种的钢坯出炉温度进行控制。

由于国外在加热炉控制方面的研究进行的比较早，所以一些先进的智能控制技术应用的也比较广泛。如日本钢厂Kashima 热轧机、瑞典ABB 公司Donmarvet 厂、美国Conshohoehen 厂、芝加哥内陆钢厂80 英寸热轧机、美国Dofaseo 公司、新西兰Hoogovens公司56 英寸热轧机、美国YmatakeHoneyell 公司等，均实现了钢坯温度预报和炉温优化预设定。57630

国外状况

随着计算机技术和智能控制技术飞速发展，各国都开始尝试用微机对工业加热炉进行控制的研究。由于20世纪70年代以后，燃烧控制技术的发展和研究已经成熟，进十几年，研究重点都是以追求加热炉某种性能指标的优化控制为目标。主要集中在两个方向，一个方向是加热炉控制模型的研究，另一个就是智能控制技术优化加热炉控制。在国外，这些研究工作开展的比较早，V.G.Lisienko取得了很多成果。研究了直通式火焰炉在产量变化时的金属加热控制模型，该模型以加热费用为目标函数论文网，研究了产量变化时热负荷的变化规律，建立了以每个区段的产量来控制各区段工作温度的模型。Y.Misske等人采用分布参数理论与热交换机理相结合的方法进行建模，通过近似集中参数模型研究了加热炉的静态、动态优化问题。Lu等人从描述钢坯内部不稳定导热的二维偏微分方程及相应的边界条件出发，把炉内钢坯看作按几何位置排列的一系列相互关联的子系统，开发出描述钢坯加热状态的离散状态空间模型。针对多段式结构的加热炉提出一种运用多变量参数估计的方法，建立多区段步进梁加热炉的模型。该法首先是根据加热炉的结构特点，将该加热炉分成6个区段，在建模的过程中，考虑到各个区段的相互藕合作用，建立了表示各个区段炉温的模型结构，最后运用最小二乘法辨识得到各个参数。