本文主要研究热轧生产线上加热炉炉温的智能控制问题,主做了三方面的工作:第一,综述了近30年来在加热炉数学模型及优化控制方面的研究成果,在多元回归数学模型、预测模型、动态模型、热平衡模型、回归神经网络模型、基于免疫克隆进化算法的燃烧过程多模型控制及基于混合粒子群优化算法的炉温优化模型等方面详尽的概括和分析了加热炉控制的数学模型及其各自的优缺点。同时分析了加热炉控制技术的发展趋势。第二,针对加热炉温度与流量串级控制系统特点,借鉴生物免疫反馈原理与模糊参数自整定机理,设计了一种模糊免疫PID控制器。该控制器采用一个模糊免疫控制器来调节PID的比例参数,而引进另一模糊控制器来调节PID的积分和微分参数。文中建立了具有双交叉控制的加热炉温度流量串级控制系统数学模型,并使用所提控制方法对其进行了仿真研究,结果表明该控制方法在系统动态性能及自适应性和鲁棒性方面都较常规PID具有较大的优越性。第三,针对河北钢铁集团某钢厂热轧线1#加热炉炉温流量串级控制系统,用PLC编程实现了模糊自适应PID控制规律。文中详细给出了模糊PID用PLC实现的方法,并给出了基于西门子S7-300PLC模糊控制器的梯形图。本文基于河北钢铁集团某钢厂1#加热炉温度控制程序,在其温度环中加入设计的模糊控制器对系统进行了仿真研究。仿真时加热炉的温升模型按照动态热平衡模型给出。仿真结果表明了该控制方法在河北某钢厂热轧线1#加热炉炉温控制系统上应用的可行性。