加热炉作为钢铁领域轧钢热处理中的一个重要设备,其炉温控制效果和自动控制水平直接关系到钢坯的质量与产量,而加热炉的炉温控制较为复杂,炉膛中的燃气燃烧过程受到外界多个因素影响,且炉温控制系统具有非线性、纯滞后、大惯性、强耦合等特点,因此使用常规的控制方法很难实现对炉温进行精确有效的控制。为此,本文提出将模糊推理、RBF神经网络和常规PID调节器相结合的控制策略,并将该控制策略应用到加热炉温度控制之中。首先,在详细分析加热炉温度控制系统工作原理的基础上,提出利用即具有模糊系统推理能力又具有RBF神经网络自学习能力的RBF神经网络在线识别PID调节器的比例、积分、微分的控制策略,并将该控制策略应用到加热炉温度控制系统中。仿真结果表明:本文提出的模糊RBF神经网络PID算法与常规PID、模糊PID、RBF神经网络PID相比,模糊RBF神经网络PID具有响应快、超调小、抗干扰能力强等优点。其次,结合轧钢热处理过程的要求,针对步进式加热炉给出了烟道和水封槽检测系统、空气和煤气主管道检测控制系统、上均热段检测控制系统、下均热段检测控制系统、三上加热段检测控制系统、三下加热段检测控制系统、二上加热段检测控制系统、二下加热段检测控制系统、一上加热段检测控制系统、一下加热段检测控制系统、炉底冷却水和氮气检测控制系统等子系统的设计方案,及加热炉控制系统的软件设计方案。并将该设计方案应用到在某钢厂的轧钢热处理控制过程,经过离线测试表明,该系统能够满足生产线上对钢坯进行均匀加热的要求,具有实用性。