암모니아는 저탄소 연료로서 산업 연소 분야에서 중요한 응용 전망을 가지고 있지만, 액상 암모니아 기화 공정의 동적 특성은 복잡하여 전통적인 기구 모델은 고정밀 제어 요구를 충족하기 어렵다. 암모니아 혼소 시스템 내 액상 암모니아 기화 공정 모델링 정확도 부족으로 인한 제어 불안정 문제를 해결하기 위해 기구 모델과 데이터 융합 동적 모델링 방법을 제안한다. 열역학 법칙에 기반한 비선형 기구 모델과 재귀 퍼지 C-평균(RFCM) 군집화와 재귀 최소제곱(RLS) 알고리즘에 기반한 데이터 기반 모델을 결합하여 적응 가중치 최적화를 갖춘 혼합 동적 모델을 구축하였다. 이어서 기화 시스템의 정밀 조절을 위한 디커플링 제어 전략을 개발하였다. 실험 검증 결과, 제안된 모델이 액상 암모니아 기화 과정의 예측 정확도를 크게 향상시켰으며, 본 동적 모델 기반 디커플링 제어 방안이 안정적인 암모니아 공급을 실현하여 기구 및 데이터 융합 동적 모델의 제어 시스템 적용 가능성과 실용성을 입증하였다. 본 방법은 암모니아 연료 연소 시스템의 지능형 제어에 효과적인 해결책을 제공하며, 청정 에너지 기술의 공학적 적용에 대한 확장 가능성을 갖는다.

석탄-암모니아 혼소 연소; 액상 암모니아 기화; 동적 모델링; RFCM-RLS 알고리즘; 디커플링 제어; 시뮬레이션 분석