为有效解决目前加热炉燃烧过程普遍存在的能耗高、钢坯温度波动严重、温度控制精度差等问题，论文针对步进式加热炉的工艺特点，提出了加热炉燃烧过程的智能控制策略，包括基于阀门开度的模糊专家控制策略、基于模糊专家规则的空燃比自动寻优策略，建立了智能优化控制系统。 论文提出了基于阀门开度的模糊专家控制策略，根据温度偏差和偏差变化率直接获取煤气流量，由空燃比获取所需空气流量，根据流量与阀门开度之间的关系模型直接获取煤气和空气阀门开度，从而解决了PID控制和传统模糊控制存在的响应慢、超调量大的问题，保证了加热控制满足生产实际要求。 同时，论文还针对煤气热值波动问题，提出了空燃比自寻优策略，针对炉温优化问题，采用改进的BP神经网络，建立了钢坯温度预报模型，基于炉温分布模型采用罚函数方法进行炉温优化设定。 论文采用基于OPC的系统嵌入技术，实现了智能控制算法与CS1000集散控制系统的信息交换，建立了步进式加热炉燃烧过程智能控制系统，对工况参数进行了集中监视和实时控制。 工业实际运行结果表明，加热炉燃烧过程智能控制系统可以确保在工况波动下的炉温控制精度，提高升降温速度，减少吨钢燃耗、电耗和钢坯烧损，提高加热炉的生产能力，实现加热炉操作过程的集中监控，取得了显著的经济效益和社会效益。