目前，我国绝大多数热风炉的燃烧控制主要还是采用手动控制，煤气流量和空气流量的大小由人工凭经验手动调节，因此，供热温度波动较大，对热风炉的寿命也有很大影响，并造成煤气的巨大浪费。数学模型法能将换炉、送风结合为一体，实现全闭环自动控制，但由于检测点多，在生产条件不够稳定、装备水平较低的热风炉中不易实现；我们可以利用热风炉烟气的热量进行预热，来弥补因热风炉燃料比降低以后煤气热值降低所带来的燃烧温度偏低的问题。
热风炉炉墙出现损坏时，会有以下几种现象：1 排烟中的空气过剩系数增大，二氧化碳含量降低，含氧量身高2 从炉墙不严密处向炉膛内漏风，引风机电流增大3 锅炉支架或炉墙温度升高，严重时甚至烧红4 灰渣斗内有砖块。热风炉排入烟道的烟气温度只有200到300摄氏度，但烟气量大，带走的热量依然很多。从废气管道排出的废气，它的温度比较低时，说明热风炉的热交换效率比较高，反之，热交换效率比较低。因此，在拱项温度达到一定值后，合理控制废气的温度上升速率对热风炉的燃烧显得尤其重要。
浅谈一种直接式燃油热风炉的构造：这种直接式燃油热风炉借助燃烧器在燃烧室中燃烧，所产生的高温烟气与来自室外且经过环形孔板均流后再环形通道内由前后流动的空气在混合室中混合，达到所需温度后由热风出口输送到用热设备。气体燃料，有燃气热风炉。它们的加热方式也有两种：烟道气和间接热风。但是燃料费较高，而采用间接加热，热风洁净度好，烟道气的利用价值高。热风炉在使用过程中经常会出现各种各样的故障，热风炉结焦就是其故障之一。据调查很多用户对于热风炉结焦问题不够重视，认为是小问题，不会对热风炉的正常工作造成危害。
直接加热热风炉中空气的流程很单一，先是由风机将空气送入燃烧室，然后在空气中的氧气参与下，燃料燃烧放出热量，形成烟道气，后由风机送入干燥室。人工智能方法主要有神经网络和模糊控制，神经网络控制对热风炉燃烧过程有极强的自学习能力，但抗干扰能力较弱，而模糊控制不需数学模型，有较强的抗干扰能力且易于实现，因此尤其适用于热风炉这类难以确切描述的非线性系统。目前，我国绝大多数热风炉的燃烧控制主要还是采用手动控制，煤气流量和空气流量的大小由人工凭经验手动调节，因此，供热温度波动较大，对热风炉的寿命也有很大影响，并造成煤气的巨大浪费。
