粒子群优化模糊PID控制提升SCR系统NOx减排效率

本文主要探讨了粒子群优化模糊PID控制在船用 SCR (选择性催化还原) 系统中的应用，以解决船舶柴油机尾气排放问题。随着国际海事组织对氮氧化物排放限制的严格要求，SCR系统作为一种有效的减排技术，其控制策略的研究变得尤为重要。 首先，文章介绍了背景，指出船舶数量增长导致的尾气排放问题以及Tier III标准的实施对 SCR 控制系统性能提出了更高要求。SCR系统的核心是尿素喷射控制，传统方法如开环脉冲图和闭环PID控制虽然常见，但存在控制效果一般、标定复杂且容易引发氨泄漏等问题。 模糊PID控制器被引入，它能处理系统的非线性特性，并允许根据实际运行偏差动态调整控制器参数。然而，模糊规则的设定和隶属度函数的选择通常依赖于专家经验，这增加了设计的主观性和不确定性。 为解决这个问题，作者提出了粒子群优化算法。这种算法可以自动优化模糊控制器的输入输出增益参数，通过迭代寻优过程，找到适应度函数的最小值，从而实现参数的自适应调整。这种方法减少了人工干预，提高了控制精度和效率。 接着，作者在Matlab仿真实验平台上，构建了一个基于化学反应和能量守恒的SCR系统模型，通过该模型来模拟尿素喷射量并测试控制策略。实验结果显示，与传统的控制方法相比，采用粒子群优化的模糊PID控制能够在减少NOx排放的同时，提供更优秀的系统性能指标，如响应速度、稳态误差和抗扰动能力。 本文的关键点包括SCR系统模型、模糊PID控制器的运用、粒子群优化算法的集成以及优化后的控制策略在实际环境中的效果验证。这项研究不仅有助于提高船舶柴油机的环保性能，也为其他类似工业过程的优化控制提供了新的思路和技术支持。