蓄热式加热炉是20世纪80年代随着高温低氧燃烧技术(HTAC)成功开发而涌现的新一代节能环保型加热炉，与换热式加热炉相比，具有对空气(或煤气)预热温度高，排烟温度低，热效率高等优点。目前蓄热式加热炉在世界范围内已得到了广泛的应用。作为轧钢生产线上的重要设备之一，加热炉也是轧线上的耗能大户。只有合理控制钢坯出炉温度及其分布才能保证轧制质量、降低加热炉燃料的消耗。可是人们还无法直接测量移动钢坯在炉内的温度分布，钢坯只有出炉后才能知道出钢温度是否合格。这样就不能对钢温进行跟踪，而且一旦出现出钢温度不合格就已经无法挽回了。一般方法是建立加热炉的钢温数学模型推算出炉内钢坯温度，进而通过数学模型建立最佳的炉温制度，用于改善钢坯加热质量。 本文以蓄热式步进梁加热炉为研究背景，简单介绍了蓄热式加热炉概况和解决建模问题的算法基础。以传热学知识为依托，用非稳态差分方程建立钢坯内部传热模型；用传热学公式推导钢坯表面热流密度，从而得到加热炉对钢坯的传热模型，即钢坯表面温度模型。由这两个模型构成了加热炉钢坯温度数学模型。采集某钢厂的现场数据，利用混沌遗传算法求解加热炉温度模型中的未知参数，进行仿真。针对仿真结果，把本课题采用的方法与经典的遗传算法、其它的加热炉建模方法进行了比较，讨论了所建模型的稳定性。同时通过数据验证所建模型的正确性，并进一步提出了模型的在线补偿校正策略，使模型更加精确。在所建钢温数学模型的基础上，运用混沌遗传算法提出了加热炉最佳炉温设定，以达到满足质量要求并节约能源的目的。最后，基于COM组件的MATLAB与VB接口编写了界面软件。 仿真结果表明了建立的钢坯温度模型能比较准确地计算出钢坯温度。本文建立的模型在和其他的建模方法对比中显示出了自己的优点。混沌遗传算法比经典的遗传算法有更好的收敛速度和收敛稳定性。对上下层炉温不同的假设较以往建模中认为上下层炉温相同的假设更加合理。炉温优化设定后钢坯加热质量有了明显提高。这一结果也为今后钢温数学模型的研究提供了一种有益的尝试。