老化房的工作原理是先烧天然气，产生的烟气的热量格子砖的再生器，然后通过热加热冷空气格子砖，然后燃烧空气供给交替在老化房，使高炉不断得到高温热空气。因此，提高老化房的传热效率具有重要意义。增加格栅砖的加热面积是提高格栅砖传热能力的重要技术措施。近年来，随着老化房操作系统的完善，国内钢铁企业纷纷尝试应用高效网砖。

　　加强老化房热风管系统受力分析计算，优化热风管系统设计也是提高空气温度的重要措施。对于波纹补偿器和承受高风温高压管道的管道支撑应进行详细的应力分析，特别是对于承受高温热膨胀位移和高压引起的压力位移的管道，在设计时应给予足够的重视。

　　因此，加热温度的波动对老化房的寿命有很大的影响，造成巨大的气体浪费。传统的控制方法主要有比例极值调节法和烟气含氧量顺序比例控制法。但是，由于空燃比不能及时改变，很难实现老化房的Z佳燃烧，而且氧气测量仪价格昂贵，维护困难，所以实际使用效果不理想。数学模型方法可以将换炉和送风结合为一个整体，但在生产条件不稳定、设备水平低的老化房中，检测点多，难以实现。人工智能方法主要包括神经网络、模糊控制、神经网络控制对老化房燃烧过程具有较强的自学能力，但抗干扰能力较差，而模糊控制的数学模型不需要具有较强的抗干扰能力且易于实现，所以它特别适合于老化房类难以准确描述的非线性系统。