随着远洋运输业的发展，船舶柴油机尾气排放问题日益严峻。国际海事组织(IMO)对于限制船舶氮氧化物(NOx)的法规日趋严格，选择性催化还原(SCR)技术能有效降低船舶NOx排放。SCR系统控制技术已成为船舶柴油机NOx排放领域的重要研究课题。本文基于西门子PLCS7-1200设计SCR控制系统，以开普KM493G-1型柴油机为对象搭建SCR系统实验台架，针对SCR催化反应模型和尿素喷射控制策略开展了开环参数辨识实验和快速控制原型试验。主要工作及结论如下：
　　分析SCR催化反应过程中的各个化学反应原理，通过合理的简化假设，建立SCR系统催化反应模型。利用开环参数辨识实验数据，综合运用非线性最小二乘法和粒子群优化算法解决SCR系统模型中未知参数辨识的问题，并用不同工况实验数据对辨识结果进行验证。辨识结果表明，粒子群优化算法能准确辨识出SCR系统模型中的未知参数，提高SCR系统模型的精度，搭建的SCR催化反应模型能准确预测SCR反应器出口NOx浓度和NH3逃逸量。
　　针对经典PID控制难以寻得最优的PID参数，提出了BP神经网络PID控制策略；并针对闭环控制初期高尿素喷射量、高氨逃逸的问题，提出了前馈控制和BP神经网络PID联合控制的方法。仿真结果表明，BP神经网络PID控制效果优于经典PID控制策略，前馈控制和BP神经网络PID联合控制有效解决了前期超喷导致NOx传感器交叉敏感性的问题，其综合控制效果更佳。
　　基于V模式的开发流程，在SCR系统实验台架的基础上搭建了基于dSPACE的SCR系统半物理仿真平台，通过快速控制原型(RCP)，对设计的控制算法进行实机测试试验。试验结果验证了控制策略的有效性。