| 基于扩展卡尔曼滤波的船舶SCR脱硝系统状态估计 |
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| 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 |
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| 作者姓名： | 许媛媛 曹立 夏同飞 李昊 |
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| 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 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61603246） |
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| 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。
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| 关 键 词： | SCR脱硝系统 状态估计 EKF |
| 收稿时间： | 2020-03-01 |
| 修稿时间： | 2020-09-12 |
State Estimation in a Marine SCR Denitration System Based on Extended Kalman Filter |
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| Affiliation: | Shanghai Maritime University,Shanghai Maritime University,Shanghai Maritime University,Shanghai Maritime University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SCR denitration system state estimation EKF |
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