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燃煤发电过程中产生氮氧化物(NO_X)不仅危害人类健康,还会造成光化学烟雾影响动植物的生长。为了减少电站所造成的环境污染问题,非常有必要降低NO_X的排放。由于SCR脱硝喷氨量控制系统具有时滞、大惯性、多变量、时变等特性,经典的PID控制往往不能精确调整喷氨量。因此亟待提出新颖的控制策略,确保NO_X超低排放。本文以某矸石电厂SCR脱硝喷氨量系统为研究对象,分析SCR脱硝工艺和反应机理,深入研究了脱硝系统存在的非线性、时滞、扰动等问题,进行了以下的研究工作:(1)在系统建模方面,针对催化剂活性所造成系统非线性问题,并考虑到脱硝系统监测设备以及反应过程所导致的时滞因素,基于电厂DCS平台历史运行数据建立脱硝系统的T-S模糊时滞模型。(2)考虑到工况变化所导致SCR入口处的NO_X浓度,以及烟气流量等的改变,有些输入变量不易控制,因此假定在设定的温度下来调节喷氨量进而控制SCR出口处的NO_X浓度,至于其它变量作为模型的扰动问题来处理。本文引入动态矩阵预测控制(DMC)到脱硝系统中,并且对电厂实际运行过程中有喷氨量和NO_X排放的限制问题建立带有约束条件的动态矩阵预测控制动力学模型。(3)在控制器设计方面,本文通过将T-S模糊模型与动态矩阵预测控制算法相结合,通过模型辨识方法将SCR脱硝喷氨量系统辨识为带有符合相应典型工况的T-S模糊模型,其中不同工况对应不同的模糊规则,并采用改进的动态矩阵优化算法获得当前时刻的最优喷氨量。仿真结果表明模型预测的误差范围稳定在20%以内,预测效果较好。SCR出口处的NO_X浓度在40mg/m~3的附近波动,最高可达43.8mg/m~3,所以在模型预测精度较好基础上可以实现更加准确的的控制效果。并且基于T-S模糊模型的动态矩阵预测控制算法在750s就达到了期望输出而且没有出现震荡,提高了系统的鲁棒性。