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基于扩展卡尔曼滤波的船舶SCR脱硝系统状态估计
引用本文:许媛媛,曹立,夏同飞,李昊.基于扩展卡尔曼滤波的船舶SCR脱硝系统状态估计[J].船舶工程,2020,42(10):18-23.
作者姓名:许媛媛  曹立  夏同飞  李昊
作者单位:上海海事大学,上海海事大学,上海海事大学,上海海事大学
基金项目:国家自然科学基金(61603246)
摘    要:如今,选择性催化还原法(SCR)是船舶尾气脱硝的主流方法。为了实现SCR脱硝系统的闭环控制,准确获取系统各个状态变量的值十分重要。但是其中的氨覆盖率θNH3无法直接用传感器测量,即存在不可测的问题。并且,由于受到实际运行时的噪声影响,NH3和NOx浓度传感器的测量值并不精确。考虑到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法能减弱噪声、实现状态变量的最优估计,设计了基于3状态SCR脱硝系统模型的EKF状态观测器。为了考察该观测器的性能,在船舶柴油机排气参数剧烈变化的工况下进行仿真试验。结果表明,该EKF观测器的估计值与参考值的吻合度十分良好。

关 键 词:SCR脱硝系统  状态估计  EKF
收稿时间:2020/3/1 0:00:00
修稿时间:2020/9/12 0:00:00

State Estimation in a Marine SCR Denitration System Based on Extended Kalman Filter
Institution:Shanghai Maritime University,Shanghai Maritime University,Shanghai Maritime University,Shanghai Maritime University
Abstract:
Keywords:SCR denitration system  state estimation  EKF
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